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...
YOLOv5改进 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone（高效的视觉变换网络）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是EfficientViT（高效的视觉变换网络），EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块，能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT网络结构，论文题目是'EfficientViT: Multi-Scale Linear Attention for High-Res...
YOLOv5改进 | 主干篇 | 12月最新成果UniRepLknet特征提取网络（附对比试验效果图）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是特征提取网络UniRepLknet，其也是发表于今年12月份的最新特征提取网络，该网络结构的重点在于使用Dilated Reparam Block和大核心指导原则，强调了高效的结构进行通道间通讯和空间聚合，以及使用带扩张的小核心进行重新参数化，该网络结构就是在LKNet基础上的一个升级版本，LKNet我们之前已经出过教程了。UniRepLknet在各种视觉任务...
【RT-DETR改进涨点】为什么YOLO版本的RT-DETR训练模型不收敛的问题
前言 大家好，我是Snu77，这里是RT-DETR有效涨点专栏。 本专栏的内容为根据ultralytics版本的RT-DETR进行改进，内容持续更新，每周更新文章数量3-10篇。 其中提到的多个版本ResNet18、ResNet34、ResNet50、ResNet101为本人根据RT-DETR官方版本1：1移植过来的，参数量基本保持一致(误差很小很小)，不同于ultralytics仓库版本的ResNe...
YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)
一、本文改进 本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点，这个结构配合在一起只能说是完美的融合，看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的，所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合，我也将其进行了实验，在我的数据上已经做到了完美涨点！ ，我之前发的Damo-YOLO...
YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构（既轻量又长点）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块)，我们将其用于C2f中组合出一种新的结构，来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用，我将其用于我的数据集上实验，包括多个类别的数据集，其在轻量网络结构的同时，却能够提高一定的mAP精度，所以这是一种十分高效的模块，该网络结构非常适合那些模型精度...
Pointnet++改进注意力机制系列：全网首发TripletAttention轻量且有效注意力机制 |即插即用，实现有效涨点
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入TripletAttention注意力机制，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 ...
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DBB重参数化模块魔改检测头实现暴力涨点 (支持检测、分割、关键点检测)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是二次创新的机制，二次创新是我们发表论文中关键的一环，本文给大家带来的二次创新机制是通过DiverseBranchBlock(DBB)模块来改进我们的检测头形成一个新的检测头Detect_DBB，其中DBB是一种重参数化模块，其训练时采用复杂结构，推理时使用单分支结构，从而能够在训练的时候提取更高效的特征，还不影响推理时候的速度，同时本文的检测头支检测、分割和关键...
YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight
🚀🚀🚀本文改进：GhostNetV2 是 GhostNet 的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家...
YOLOv5涨点改进：多层次特征融合（SDI），小目标涨点明显，| UNet v2，比UNet显存占用更少、参数更少
💡💡💡本文全网独家改进：多层次特征融合（SDI），能够显著提升不同尺度和小目标的识别率 💡💡💡在YOLOv5中如何使用 1）iAFF加入Neck替代Concat； 💡💡💡Yolov5/Yolov7魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络 💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，...