YOLOv9改进策略 ：主干优化 | ConvNeXtV2：适应自监督学习，让 CNN “再一次强大”？
预训练ConvNeXt v2模型，从而在ImageNet上具有76.7%精度的3.7M Atto model和88.9%精度的650M huge model。 改进结构图如下： 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新： 【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN & RepNC...
基于深度学习YOLOv8+PyQt5的水底海底垃圾生物探测器检测识别系统（源码+数据集+配置说明）
wx供重浩：创享日记 对话框发送：323海底 获取完整源码+7000张数据集+配置说明+文件说明+远程操作配置环境跑通程序 效果展示 基于深度学习YOLOv8+PyQt5的水底海底垃圾生物探测器检测识别系统设计（源码+数据集+配置文件） 各文件说明 程序运行说明 ---------【第一步：安装python3.9】--------- 方法一【推荐】： 先安装ananconda软件，官网地址：https:/...
Python+Django+Yolov5路面墙体桥梁裂缝特征检测识别html网页前后端
前言 这篇博客针对《Python+Django+Yolov5路面墙体桥梁裂缝特征检测识别html网页前后端》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤 1. 主要代码 2. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件 1. Python 2. Django, Yolov5, Pycharm...
YOLOv8项目实践——目标检测、实例分割、姿态估计、目标追踪算法原理及模型部署（Python实现带界面）
简介 Ultralytics YOLOv8是一种前沿的、最先进的（SOTA）模型，它在前代YOLO版本的成功基础上进行了进一步的创新，引入了全新的特性和改进，以进一步提升性能和灵活性。作为一个高速、精准且易于操作的设计，YOLOv8在广泛的领域中，包括目标检测与跟踪、实例分割、图像分类以及姿势估计等任务中，都表现出色。实例分割在物体检测的基础上迈出了更进一步的步伐，它不仅可以识别图像中的单个物体，还能够精...
YOLOV8逐步分解(2)_DetectionTrainer类初始化过程
接上篇文章yolov8逐步分解(1)--默认参数&超参配置文件加载继续讲解。 1. 默认配置文件加载完成后，创建对象trainer时，需要从默认配置中获取类DetectionTrainer初始化所需的参数args，如下所示 def train(cfg=DEFAULT_CFG, use_python=False): """Train and optimize YOLO model given tr...
YOLOv9改进策略：IoU优化 | Wasserstein Distance Loss，助力小目标涨点
的小目标检测评估方法 Wasserstein Distance Loss | 亲测在多个数据集能够实现涨点，对小目标、遮挡物性能提升明显 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ 包含注意力机制魔改、卷积魔改、检测头创新、损失&IOU...
YoloV8改进策略：Neck和Head改进|ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力|多种改进方法|附结构图
摘要 本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV8Neck和Head中。我尝试了多种改进方法，并附上改进结果，方便大家了解改进后的效果，为论文改进提供思路。 论文：《ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》 arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注...
YOLOv8-Seg改进：多创新点魔改设计 | 双层路由注意（BRA）+广义特征金字塔网络（GFPN）+多头检测器，全面提升检测精度
🚀🚀🚀本文改进：设计了一种提供了新颖的YOLO改进网络，其中三个优化点为：1）CVPR2023双层路由注意（BRA）；2）广义特征金字塔网络（GFPN）3）多头检测头整合到YOLOV8中； 🚀🚀🚀脑肿瘤检测数据集BR35H上MAP50绝对提高了4.7% 结构图如下： 🚀🚀🚀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...
YOLOv5全网独家改进: 红外小目标 | 注意力改进 | 多膨胀通道精炼（MDCR）模块，红外小目标暴力涨点| 2024年3月最新成果
MDCR）模块，解决目标的大小微小以及红外图像中通常具有复杂的背景的问题点,2024年3月最新成果 💡💡💡红外小目标实现暴力涨点，只有几个像素的小目标识别率大幅度提升 改进结构图如下： 收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ &#...
YOLOv9改进策略：卷积魔改 | SPD-Conv，低分辨率图像和小物体涨点明显
onv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成,特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时。 💡💡💡SPD-Conv在多个数据集验证能够暴力涨点，适合急需要涨点的项目 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ 包含注意力机制魔改、卷积魔改、检测头创新、损失&IOU...