YOLOv10的改进、部署和微调训练总结
YOLOv10在实时目标检测中提升性能与效率，通过无NMS训练解决延迟问题，采用一致的双任务和效率-精度驱动的模型设计。YOLOv10-S比RT-DETR-R18快1.8倍，YOLOv10-B比YOLOv9-C延迟减少46%。新方法包括一致性双标签分配，优化计算冗余和增强模型能力。实验结果显示YOLOv10在AP和延迟上均有显著改善。文章还提供了部署和微调YOLOv10的示例代码。
【YOLOv8改进】STA(Super Token Attention) 超级令牌注意力机制 (论文笔记+引入代码)
该专栏探讨YOLO目标检测的创新改进和实战应用，介绍了使用视觉Transformer的新方法。为解决Transformer在浅层处理局部特征时的冗余问题，提出了超级令牌（Super Tokens）和超级令牌注意力（STA）机制，旨在高效建模全局上下文。通过稀疏关联学习和自注意力处理，STA降低了计算复杂度，提升了全局依赖的捕获效率。由此构建的层次化视觉Transformer在ImageNet-1K、COCO检测和ADE20K语义分割任务上展现出优秀性能。此外，文章提供了YOLOv8中实现STA的代码示例。更多详细信息和配置可在相关链接中找到。
探索深度学习在图像识别中的应用
【5月更文挑战第31天】本文将探讨深度学习技术在图像识别领域的应用。通过分析深度学习的原理和优势，我们将了解如何利用这种技术来提高图像识别的准确性和效率。同时，我们还将讨论一些常见的深度学习模型和算法，以及它们在图像识别中的实际应用案例。最后，我们将展望未来深度学习技术的发展方向和挑战。
【YOLOv8改进】MobileViT 更换主干网络： 轻量级、通用且适合移动设备的视觉变压器 (论文笔记+引入代码)
MobileViT是针对移动设备的轻量级视觉Transformer网络，结合CNN的局部特征、Transformer的全局注意力和ViT的表示学习。在ImageNet-1k上，它以600万参数实现78.4%的top-1准确率，超越MobileNetv3和DeiT。MobileViT不仅适用于图像分类，还在目标检测等任务中表现出色，且优化简单，代码已开源。YOLOv8引入了MobileViT块，整合卷积和Transformer结构，提升模型性能。更多详情可参考相关专栏和链接。