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  本文給大家?guī)?lái)的改進(jìn)機(jī)制是一種我進(jìn)行優(yōu)化的專用于分割的檢測(cè)頭，在分割的過(guò)程中，最困難的無(wú)非就是邊緣的檢測(cè)， 動(dòng)態(tài)蛇形卷積 （Dynamic Snake Convolution）通過(guò)自適應(yīng)地聚焦于細(xì)長(zhǎng)和迂回的局部結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確地捕捉管狀結(jié)構(gòu)的特征。這種卷積方法的核心思想是， 通過(guò)動(dòng)態(tài)形

  2024年02月02日

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  YOLOv8改進(jìn) | 主干篇 | 利用圖像分割網(wǎng)絡(luò)UNetV2改善圖像分割檢測(cè)性能（全網(wǎng)獨(dú)家首發(fā)）

  本文給大家?guī)?lái)的改進(jìn)機(jī)制是利用圖像分割網(wǎng)絡(luò)UNetV2的主干來(lái)改進(jìn)我們的YOLOv8分割模型 （本文的內(nèi)容雖然YOLOv8所有的功能的用戶都能使用，但是還是建議分割的用戶使用）， U-Net v2 旨在改進(jìn)醫(yī)學(xué)圖像分割的性能，通過(guò)引入一種新的、更為高效的跳躍連接設(shè)計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)。這個(gè)版

  2024年04月17日

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• 目標(biāo)檢測(cè)YOLO實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用案例100講-基于改進(jìn)的 YOLOv8 小目標(biāo)檢測(cè)

  目錄 前言 研究現(xiàn)狀 傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法

  2024年02月07日

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• YOLOv8改進(jìn) | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock輕量化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（既輕量又長(zhǎng)點(diǎn)）

  本文給大家?guī)?lái)的改進(jìn)機(jī)制是利用 YOLO-MS 提出的一種針對(duì)于實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)的 MSBlock 模塊 (其其實(shí)不能算是Conv但是其應(yīng)該是一整個(gè)模塊) ， 我們將其用于C2f中組合出一種新的結(jié)構(gòu)，來(lái)替換我們網(wǎng)絡(luò)中的模塊可以達(dá)到一種輕量化的作用，我將其用于我的數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)，包括多個(gè)類

  2024年02月01日

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• YOLOv5/YOLOv8改進(jìn)實(shí)戰(zhàn)實(shí)驗(yàn)：新型***亞像素卷積***優(yōu)化上采樣技術(shù)提升目標(biāo)檢測(cè)效果（即插即用）

  ??這是一個(gè)用于上采樣的子像素卷積（SubPixel Convolution）模塊，它是一種常見(jiàn)的圖像超分辨率的技術(shù)，也可以應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)模型（如YOLO）的特征圖上采樣。下面我會(huì)分幾個(gè)部分詳細(xì)介紹這個(gè)模塊的原理和在YOLO中的應(yīng)用： ??模塊介紹：SubPixelConvolution_s是一個(gè)PyTorch模塊，

  2024年02月15日

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  YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改進(jìn)【NO.69】針對(duì)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)中的小目標(biāo)進(jìn)行改進(jìn)CATnet（ContextAggregation模塊）

  前言 作為當(dāng)前先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)算法YOLOv8，已經(jīng)集合了大量的trick，但是還是有提高和改進(jìn)的空間，針對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景下的檢測(cè)難點(diǎn)，可以不同的改進(jìn)方法。此后的系列文章，將重點(diǎn)對(duì)YOLOv8的如何改進(jìn)進(jìn)行詳細(xì)的介紹，目的是為了給那些搞科研的同學(xué)需要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)或者搞

  2024年02月11日

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  YOLOv8改進(jìn) | 檢測(cè)頭篇 | 利用DBB重參數(shù)化模塊魔改檢測(cè)頭實(shí)現(xiàn)暴力漲點(diǎn) (支持檢測(cè)、分割、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè))

  本文給大家?guī)?lái)的改進(jìn)機(jī)制是 二次創(chuàng)新 的機(jī)制，二次創(chuàng)新是我們發(fā)表論文中關(guān)鍵的一環(huán)，本文給大家?guī)?lái)的二次創(chuàng)新機(jī)制是通過(guò) DiverseBranchBlock(DBB) 模塊來(lái)改進(jìn)我們的檢測(cè)頭形成一個(gè)新的檢測(cè)頭Detect_DBB，其中DBB是一種重參數(shù)化模塊，其訓(xùn)練時(shí)采用復(fù)雜結(jié)構(gòu)，推理時(shí)使用單分支

  2024年01月16日

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  yolov8訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集與轉(zhuǎn)成onnx利用opencv進(jìn)行調(diào)用

  文章目錄 系列文章目錄 前言 一、利用labeling進(jìn)行數(shù)據(jù)的創(chuàng)建？ 二、使用步驟 1.引入庫(kù) 2.讀入數(shù)據(jù) 總結(jié) 首先需要?jiǎng)?chuàng)建適合yolov8的數(shù)據(jù)模式，需要將xml文件轉(zhuǎn)成txt文件。修改yolov8的配置文件實(shí)現(xiàn)模型的訓(xùn)練 提示：以下是本篇文章正文內(nèi)容，下面案例可供參考 代碼如下（示例）

  2024年02月06日

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  模型實(shí)戰(zhàn)（9）之YOLOv8預(yù)測(cè)模塊predictor詳解、預(yù)測(cè)視頻后同時(shí)保存結(jié)果視頻+目標(biāo)幀

  Ultralytics YOLOv8Ultralytics YOLOv8是最新版本的YOLO對(duì)象檢測(cè)和圖像分割模型。 作為一種尖端的、最先進(jìn)的(SOTA)模型，YOLOv8建立在以前版本的成功基礎(chǔ)上，引入了新的功能和改進(jìn)，以增強(qiáng)性能、靈活性和效率。 YOLOv8的設(shè)計(jì)非常注重速度、尺寸和精度，使其成為各種視覺(jué)人工智能任務(wù)

  2024年02月02日

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• YoloV8改進(jìn)策略：Block改進(jìn)|Mamba-UNet改進(jìn)YoloV8，打造全新的Yolo-Mamba網(wǎng)絡(luò)

  本文嘗試使用Mamba的VSSBlock替換YoloV8的Bottleneck，打造最新的Yolo-Mamba網(wǎng)絡(luò)。 在醫(yī)學(xué)圖像分析的最新進(jìn)展中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和視覺(jué)轉(zhuǎn)換器（ViT）都取得了顯著的基準(zhǔn)成績(jī)。前者通過(guò)其卷積操作在捕獲局部特征方面表現(xiàn)出色，而后者則通過(guò)利用自注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)了出色的全局

  2024年02月20日

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