间排列，例如头部、四肢和尾巴。这项技术具有广泛的应用，从研究动物行为和生物力学到野生动物保护和监测。 在这篇博文中，我们将专门处理狗的关键点估计，并向您展示如何微调 Ultralytics 非常流行的YOLOv8姿势模型。 微调动物关键点的姿势模型可能具有挑战性，需要微调多个超参数。幸运的是，YOLOv8 在模型微调期间提供了相当多的超参数的定制。准确地说...

1 YOLOv8训练自己的数据集 1.1 部署和运行 1.1.1 第一步，下载代码 源码地址 1.1.2 第二步，创建环境 默认已经安装好conda conda create -n yolopy38 python=3.8 conda activate yolopy38 安装所需要的包，先cd到代码目录下 pip install -r requirements.txt pip install ultralyt...

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2307.07662v1.pdf 边界框回归（Bounding Box Regression，BBR）在目标检测和实例分割中得到了广泛应用，是目标定位的重要步骤。然而，对于边界框回归的大多数现有损失函数来说，当预测的边界框与真值边界框具有相同的长宽比，但宽度和高度的值完全不同时，无法进行有效优化。为了解决上述问题，我们充分探索水平矩形的几何特征，并提出了...

mp=False 就是不使用混合精度训练。或者直接改用低版本的cuda和pytorch。cuda11.6 以下 直接有效也有可能是学习率过高 降低学习率 设置amp=False之后还是存在问题 是因为yolov8库的问题 按以下修改 找到torch_utils.py 修改425行 去掉 half() ...

 1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。 2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。 3.涨点效果：TripletAttention，轻量级注意力机制,实现有效涨点！ 论文地址 由于注意机制具有在通道或空间位置之间建立相互依赖关系的能力，近年来在各种...

目标检测能力； MultiSEAM|   亲测在红外弱小目标检测涨点明显，map@0.5 从0.755提升至0.87 💡💡💡Yolo小目标检测，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，带你轻松实现小目标检测涨点 💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己的小目标检测数据集，在网络不同位置（Backbone、head、detec...

  💡💡💡本文改进：采用 GSConv 方法的 Slim-Neck 可缓解 DSC 缺陷对模型的负面影响，并充分利用深度可分离卷积 DSC 的优势 💡💡💡Yolov8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，在网络不同位置（Backbone、head...

态分配注意权重。     CPCA |   亲测在红外弱小目标检测涨点，map@0.5 从0.755提升至0.815 💡💡💡Yolo小目标检测，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，带你轻松实现小目标检测涨点 💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己的小目标检测数据集，在网络不同位置（Backbone、head、detec...

💡💡💡本文解决什么问题：模型轻量化创新引入DCNV3 DCNV3|  GFLOPs从9.6降低至8.6，参数量从6482kb降低至5970kb， mAP50从0.921提升至0.926 Yolov8-Pose关键点检测专栏介绍：https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12398833.html ✨✨✨手把手教你从数据标记到生成适合Yolov8-pose的yolo数...

打架斗殴监测识别算法采用yolov8先进的图像处理和机器学习算法框架模型，打架斗殴监测识别算法能够自动识别和分析出打架斗殴的行为特征。一旦系统检测到打架斗殴行为，将自动触发告警。YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概...