YOLO创新改进大师_社区达人页

2024年05月

• 05.31 11:07:11
  发表了文章 2024-05-31 11:07:11

  【YOLOv8改进】 AFPN ：渐进特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码).md

  YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的有效改进和实战案例，包括AFPN——一种解决特征金字塔网络信息丢失问题的新方法。AFPN通过非相邻层直接融合和自适应空间融合处理多尺度特征，提高检测性能。此外，还展示了YOLOv8中引入的MPDIoU和ASFF模块的代码实现。详情可参考提供的专栏链接。
• 05.31 11:03:28
  发表了文章 2024-05-31 11:03:28

  【YOLOv8改进】BiFPN：加权双向特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码)

  该专栏深入研究了YOLO目标检测的神经网络架构优化，提出了加权双向特征金字塔网络（BiFPN）和复合缩放方法，以提升模型效率。BiFPN通过双向跨尺度连接和加权融合增强信息传递，同时具有自适应的网络拓扑结构。结合EfficientNet，构建了EfficientDet系列检测器，在效率和准确性上超越先前技术。此外，介绍了YOLOv8如何引入MPDIoU并应用BiFPN进行可学习权重的特征融合。更多详情可参考提供的专栏链接。
• 05.31 11:00:31
  发表了文章 2024-05-31 11:00:31

  【YOLOv8改进】MPDIoU：有效和准确的边界框损失回归函数 (论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的有效改进和实战案例，包括卷积、主干网络、注意力机制和检测头的创新。提出了一种新的边界框回归损失函数MPDIoU，它基于最小点距离，能更好地处理不同宽高比的预测框，包含重叠、中心点距离和尺寸偏差的全面考虑。MPDIoU损失函数在YOLACT和YOLOv7等模型上的实验显示了优于现有损失函数的性能。此外，还介绍了WIoU_Scale类用于计算加权IoU，以及bbox_iou函数实现不同IoU变体的计算。详细实现和配置可在相应链接中查阅。
• 05.28 22:55:03
  发表了文章 2024-05-28 22:55:03

  【YOLOv8改进】Shape-IoU：考虑边框形状与尺度的指标(论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏探讨了边框回归损失的创新方法，强调了目标形状和尺度对结果的影响。提出的新方法Shape-IoU关注边框自身属性，通过聚焦形状和尺度提高回归精度。实验显示，该方法提升了检测效果，超越现有技术，在多个任务中达到SOTA。论文和代码已公开。
• 05.28 22:48:34
  发表了文章 2024-05-28 22:48:34

  【YOLOv8改进】Inner-IoU: 基于辅助边框的IoU损失(论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏探讨了IoU损失的局限性，并提出创新改进。分析发现，不同尺度的辅助边框对高IoU和低IoU样本的回归有不同影响。因此，提出了Inner-IoU Loss，利用尺度因子ratio控制辅助边框大小以优化损失计算。实验验证了该方法能提升检测效果，增强泛化能力。创新点包括根据样本特性选择辅助边框尺度和Inner-IoU Loss的设计。更多详情见YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏。
• 05.28 22:37:05
  发表了文章 2024-05-28 22:37:05

  【YOLOv8改进】骨干网络： SwinTransformer (基于位移窗口的层次化视觉变换器）

  YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏介绍了YOLO的有效改进，包括使用新型视觉Transformer——Swin Transformer。Swin Transformer解决了Transformer在视觉领域的尺度变化和高分辨率问题，采用分层结构和移位窗口自注意力计算，适用于多种视觉任务，如图像分类、目标检测和语义分割，性能超越先前最佳模型。此外，文章还展示了如何在YOLOv8中引入Swin Transformer，并提供了相关代码实现。
• 05.27 23:20:04
  发表了文章 2024-05-27 23:20:04

  【YOLOv8改进-论文笔记】RFAConv：感受野注意力卷积，创新空间注意力

  【YOLO目标检测专栏】探索空间注意力局限，提出感受野注意力（RFA）机制，解决卷积核参数共享问题。RFAConv增强大尺寸卷积核处理能力，不增加计算成本，提升网络性能。已在YOLOv8中实现，详情见YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏。
• 05.27 23:15:40
  发表了文章 2024-05-27 23:15:40

  【YOLOv8改进-论文笔记】SCConv ：即插即用的空间和通道重建卷积

  该文介绍了一种针对卷积神经网络（CNN）的改进方法，名为SCConv，旨在减少计算冗余并提升特征学习效率。SCConv包含空间重构单元（SRU）和通道重构单元（CRU），分别处理空间和通道冗余。SRU利用分离-重构策略抑制空间冗余，而CRU通过分割-变换-融合策略减少通道冗余。SCConv可直接插入现有CNN架构中，实验结果显示，整合SCConv的模型能在降低复杂性和计算成本的同时保持或提高性能。此外，文章还展示了如何在YOLOv8中应用SCConv。
• 05.27 09:15:21
  发表了文章 2024-05-27 09:15:21

  【YOLOv8改进】动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）用于管状结构分割任务

  YOLO目标检测专栏介绍了DSCNet，它针对血管和道路等管状结构的分割任务进行优化。DSCNet采用动态蛇形卷积(DSConv)聚焦细长结构，多视角融合策略增强全局形态理解，且通过持久同调的连续性约束损失改善拓扑连续性。DSConv在2D和3D数据集上表现优于传统方法，实现更高精度和连续性。该技术已应用于yolov8，提升对管状结构的检测效果。
• 05.27 09:10:21
  发表了文章 2024-05-27 09:10:21

  YOLOv8改进-论文笔记】 AKConv(可改变核卷积)：任意数量的参数和任意采样形状的即插即用的卷积

  AKConv是一种可改变核卷积，旨在解决传统卷积的局限，包括固定大小的卷积窗口和卷积核尺寸。AKConv提供灵活的卷积核参数和采样形状，适应不同尺度特征。其创新点包括：1）支持任意大小和形状的卷积核；2）使用新算法确定初始采样位置；3）应用动态偏移调整采样位置；4）优化模型参数和计算效率。AKConv已应用于YOLOv8，提高网络性能。相关代码可在<https://github.com/CV-ZhangXin/AKConv>找到。

2022年01月

• 01.14 11:19:57
  发表了文章 2022-01-14 11:19:57

  2022 年你应该尝试的 8个 JavaScript 新功能🔥

  **本文主要介绍几个已经进入stage4的提案，这几个提案有望在2022年逐步纳入标准。**（请注意：纳入标准并不等同于浏览器支持）

  

2021年12月

• 12.16 17:24:23
  发表了文章 2021-12-16 17:24:23

  Vue3入门到精通--reactive以及reactive相关函数

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• 12.16 17:22:33
  发表了文章 2021-12-16 17:22:33

  Vue3入门到精通--ref以及ref相关函数

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• 12.16 17:19:45
  发表了文章 2021-12-16 17:19:45

  Vue3入门到精通-setup

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• 12.16 17:18:15
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  for of 和 for in 的区别

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• 12.16 17:16:14
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  【第06题】八枚银币

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• 12.16 17:15:30
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  【第05题】骑士走棋盘

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• 12.16 17:14:02
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  【第04题】老鼠走迷官（一）

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• 12.16 17:13:12
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  【第03题】 巴斯卡三角形

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• 12.16 17:12:24
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  【第02题】费式数列（Fibonacci数列）

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• 12.16 17:11:36
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  【第01题】汉若塔

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• 12.16 16:46:41
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  lintcode-1851 · 购买通行证

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• 12.16 16:45:36
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  lintcode-2000 · 查询名称为 System Design 的课程信息

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• 12.16 16:44:48
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  lintcode-4.丑数

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• 12.16 16:43:36
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  lintcode-1483 · 最高平均分

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• 12.16 16:41:49
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  makingcss 一个提高CSS编写效率的网站

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• 12.16 16:36:26
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  图片在点击之后

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• 12.16 16:29:12
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  面试必问的Cookies，你知道多少 【1】

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• 12.16 16:25:46
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  手撕源码，实现一个Koa。

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• 12.16 16:10:57
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• 12.16 15:45:37
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