海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8（12）
上一篇用MindStudio转换完yolov8的om模型，准备在板卡里进行推理验证了。 我这里用的是我们自己的Tofu5m模块，40mm×40mm含外壳尺寸。可以输入网络RTSP视频流直接进行推理。这次用hi3516dv500版本的Tofu5m模块。 SDK里的demo部分是H.264视频输入，为了保持一致来验证，先改成H.264的视频流文件。 这里采用FFMPEG方式把本地文件转成H.264流出来。 f...
YOLOv8改进 | Conv篇 | 结合Dual思想利用HetConv创新一种全新轻量化结构CSPHet（参数量下降70W）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是我结合Dual的思想利用HetConv提出一种全新的结构CSPHet，我们将其用于替换我们的C2f结构，可以将参数降低越75W，GFLOPs降低至6.6GFLOPs，同时本文结构为我独家创新，全网无第二份，非常适合用于发表论文，该结构非常灵活，利用Dual卷积思想，结合异构内核卷积来并行处理图片，结构上的结合非常合理，同时该结构非常适合轻量化的读者。 在开始之前给大家推...
即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 | 多套版本配合使用
卷积神经网络（CNNs）通过提取空间特征并在基于视觉的任务中实现了最先进的准确性，彻底改变了图像分类。所提出的压缩激励网络模块收集输入的通道表示。多层感知机（MLP）从数据中学习全局表示，在大多数用于学习图像提取特征的图像分类模型中起到关键作用。在本文中，我们引入了一种新颖的汇聚多层感知机，即多分支密集层，融入了设计用于超越现有架构的压缩激励残差模块。我们的方法结合了压缩激励网络模块和密集层，通过增强网络对...
YOLOv8全网独家首发：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU | 2024年最新IoU
独家改进：Powerful-IoU更好、更快的收敛IoU，是一种结合了目标尺寸自适应惩罚因子和基于锚框质量的梯度调节函数的损失函数 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新（原创...
YOLOv8加入AIFI模块，附带项目源码链接
YOLOv8" 是一个新一代的对象检测框架，属于YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。YOLOv8中提及的AIFI（Attention-based Intrascale Feature Interaction）模块是一种用于增强对象检测性能的机制，它是对YOLO架构中的SPPF（Spatial Pyramid Pooling-Fast）模块的替代或改进。 为了详细解释AIFI模块，让...
YOLOv8改进 | Conv篇 | 2024.1月最新成果可变形卷积DCNv4（适用检测、Seg、分类、Pose、OBB）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是2024-1月的最新成果DCNv4，其是DCNv3的升级版本，效果可以说是在目前的卷积中名列前茅了，同时该卷积具有轻量化的效果！一个DCNv4参数量下降越15Wparameters左右，。它主要通过两个方面对前一版本DCNv3进行改进：首先，它移除了空间聚合中的softmax归一化，这样做增强了其动态特性和表达能力；其次，它优化了内存访问过程，以减少冗余操作，从而加快处...
YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测（全网独家首发）
进机制是低照度图像增强网络SCINet，SCINet（自校正照明网络）是一种专为低光照图像增强设计的框架。它通过级联照明学习过程和权重共享机制来处理图像，优化了照明部分以提升图像质量。我将该网络集成在YOLOv8的主干上针对于图像的输入进行增强，同时该网络的并不会增加参数和计算量，基本和普通的网络结构保持一致，同时该结构支持自定义调节层数，来控制图像增强的效果 ，非常适合想要在黑夜目标检测领域发表文章的读者，...
YOLOv8改进 | 进阶实战篇 | 利用YOLOv8进行视频划定区域目标统计计数
一、本文介绍 Hello，各位读者，最近会给大家发一些进阶实战的讲解，如何利用YOLOv8现有的一些功能进行一些实战， 让我们不仅会改进YOLOv8，也能够利用YOLOv8去做一些简单的小工作，后面我也会将这些功能利用PyQt或者是pyside2做一些小的界面给大家使用。 在开始之前给大家推荐一下我的专栏，本专栏每周更新3-10篇最新前沿机制 | 包括二次创新全网无重复，以及融合改进(大家拿到之后添加另外一个...
YOLOv8改进 | 主干篇 | 华为移动端模型Ghostnetv1改进特征提取网络
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型Ghostnetv1，华为的GhostNet是一种轻量级卷积神经网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。GhostNet的关键思想在于通过引入Ghost模块，以较低的计算成本增加了特征图的数量，从而提高了模型的性能。这种方法在计算资源有限的情况下，尤其适用于图像分类任务，并在一些基准测试中表现出了很好的性能。 本文将通过首先介绍其主要原...
YOLOv8全网首发：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ，助力检测
💡💡💡本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，完美和YOLOv8结合，助力涨点 DCNv4优势：(1) 去除空间聚合中的softmax归一化，以增强其动态性和表达能力；(2) 优化存储器访问以最小化冗余操作以加速。这些改进显著加快了收敛速度，并大幅提高了处理速度，DCNv 4实现了三倍以上的前向速度。 💡💡💡难点：如何编译DCNv4，提供windows编译环境。 收录 YOLOv8原创自研 ht...