YOLO创新改进大师_社区达人页

2024年07月

• 07.04 20:13:27
  发表了文章 2024-07-04 20:13:27

  【YOLOv10改进-卷积Conv】SCConv ：即插即用的空间和通道重建卷积

  YOLOv10专栏介绍了将Swin Transformer应用于目标检测的创新。Swin Transformer采用分层窗口结构，解决了视觉任务中的尺度变化问题，提供线性复杂度的效率提升。在图像分类、目标检测和语义分割任务中表现出色，超越先前最佳模型。YOLOv10结合Swin Transformer，利用其局部注意力机制和层次化设计，提升了检测性能。提供的代码片段展示了Swin Transformer模块，包括窗口划分、注意力计算和相对位置偏置。更多信息可在相关博客文章中找到。
• 07.04 20:11:13
  发表了文章 2024-07-04 20:11:13

  【YOLOv10改进-卷积Conv】动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）用于管状结构分割任务

  YOLOv10专栏介绍了一种用于精确分割管状结构的新方法DSCNet，它结合了动态蛇形卷积、多视角融合和拓扑连续性约束损失。DSConv创新地聚焦细长局部结构，增强管状特征感知，而多视角融合和TCLoss则改善了全局形态理解和分割连续性。在2D和3D数据集上的实验显示，DSCNet在血管和道路等分割任务上超越了传统方法。DySnakeConv模块整合到YOLOv10中，提升了目标检测的准确性。[链接指向详细文章](https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140007047)
• 07.04 20:07:59
  发表了文章 2024-07-04 20:07:59

  【YOLOv10改进 -卷积Conv】 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。

2024年06月

• 06.30 21:56:19
  发表了文章 2024-06-30 21:56:19

  【YOLOv8改进 - 注意力机制】SimAM：轻量级注意力机制，解锁卷积神经网络新潜力

  YOLO目标检测专栏介绍了SimAM，一种无参数的CNN注意力模块，基于神经科学理论优化能量函数，提升模型表现。SimAM通过计算3D注意力权重增强特征表示，无需额外参数。文章提供论文链接、Pytorch实现代码及详细配置，展示了如何在目标检测任务中应用该模块。
• 06.30 21:54:18
  发表了文章 2024-06-30 21:54:18

  【YOLOv8改进 - 注意力机制】NAM：基于归一化的注意力模块，将权重稀疏惩罚应用于注意力机制中，提高效率性能

  **NAM: 提升模型效率的新颖归一化注意力模块，抑制非显著权重，结合通道和空间注意力，通过批量归一化衡量重要性。在Resnet和Mobilenet上的实验显示优于其他三种机制。源码见[GitHub](https://github.com/Christian-lyc/NAM)。**
• 06.29 09:39:05
  发表了文章 2024-06-29 09:39:05

  【YOLOv8改进-损失函数】SlideLoss损失函数，解决样本不平衡问题

  YOLO-FaceV2是基于YOLOv5的实时人脸检测模型，采用RFE模块增强小人脸检测，NWD损失处理定位偏差，SEAM注意力模块应对遮挡，Slide Loss解决样本不平衡，提升对难样本的关注。在WiderFace数据集上超越YOLO系列。论文和代码已公开。Slide Loss通过IoU加权，优化边界样本，提高模型性能。
• 06.29 09:36:26
  发表了文章 2024-06-29 09:36:26

  【YOLOv8改进-卷积Conv】DualConv( Dual Convolutional)：用于轻量级深度神经网络的双卷积核

  **摘要：** 我们提出DualConv，一种融合$3\times3$和$1\times1$卷积的轻量级DNN技术，适用于资源有限的系统。它通过组卷积结合两种卷积核，减少计算和参数量，同时增强准确性。在MobileNetV2上，参数减少54%，CIFAR-100精度仅降0.68%。在YOLOv3中，DualConv提升检测速度并增4.4%的PASCAL VOC准确性。论文及代码已开源。
• 06.29 09:33:39
  发表了文章 2024-06-29 09:33:39

  【YOLOv8改进-卷积Conv】 OREPA(Online Convolutional Re-parameterization)：在线卷积重参数化

  **OREPA**是在线卷积重参数化的缩写，它提出了一种两阶段流程来减少深度模型训练的开销。该方法通过线性缩放层优化复杂训练块，并在训练完成后将其压缩为单个卷积层，降低内存使用和提高训练速度。与现有技术相比，OREPA能减少约70%的训练内存开销，提升2倍训练速度，并在ImageNet上提高最多0.6%的准确性。此外，它还在目标检测和语义分割任务中表现出色。论文和代码可在提供的链接中找到。
• 06.29 09:22:58
  发表了文章 2024-06-29 09:22:58

  【YOLOv8改进】 RFB (Receptive Field Block)：多分支卷积块

  **RFB Net是针对目标检测的轻量级解决方案，它通过设计灵感来自人眼感受野的模块提升特征表示。RFB块包含多分支卷积，模拟不同尺度和偏心率，增强轻量模型如SSD的性能。在保持实时速度的同时，RFB Net在准确性上媲美深度检测器。代码可在GitHub找到。**
• 06.26 22:47:55
  发表了文章 2024-06-26 22:47:55

  【YOLOv8改进 - 注意力机制】Triplet Attention：轻量有效的三元注意力

  **摘要：** 本文提出TripletAttention，一种轻量级的计算机视觉注意力机制，通过三分支结构增强跨维度交互。该方法利用旋转操作和残差变换在通道和空间维度上建立依赖，提升模型性能，同时保持低计算成本。作为附加模块，它能集成到现有骨干网络中，适用于图像分类及目标检测等任务。实验证实在ImageNet-1k、MSCOCO和PASCAL VOC上取得良好效果，并提供GradCAM可视化分析。代码已开源：[GitHub](https://github.com/LandskapeAI/triplet-attention)。
• 06.22 10:41:59
  发表了文章 2024-06-22 10:41:59

  【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】Slim-neck：目标检测新范式，既轻量又涨点

  YOLO目标检测专栏探讨了模型优化，提出GSConv和Slim-Neck设计，以实现轻量级模型的高效检测。GSConv减小计算复杂度，保持准确性，适合实时任务。Slim-Neck结合GSConv优化架构，提高计算成本效益。在Tesla T4上，改进后的检测器以100FPS处理SODA10M数据集，mAP0.5达70.9%。论文和代码可在提供的链接中获取。文章还介绍了YOLOv8中GSConv的实现细节。更多配置信息见相关链接。
• 06.22 10:11:55
  发表了文章 2024-06-22 10:11:55

  【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 HS-FPN ：用于处理多尺度特征融合的网络结构,降低参数

  MFDS-DETR是针对白细胞检测的创新方法，它通过HS-FPN和可变形自注意力解决规模差异和特征稀缺问题。HS-FPN利用通道注意力模块增强特征表达，改善多尺度挑战。代码和数据集可在给定链接获取。此方法在WBCDD、LISC和BCCD数据集上表现优越，证明了其有效性和通用性。YOLO系列文章提供了更多目标检测改进和实战案例。
• 06.20 22:24:34
  发表了文章 2024-06-20 22:24:34

  【YOLOv8改进】 ParameterNet：DynamicConv(Dynamic Convolution)：2024最新动态卷积

  **摘要** ParameterNet是新提出的框架，旨在让低FLOPs模型也能受益于大规模视觉预训练，通过动态卷积在增加参数量的同时控制计算量。动态卷积利用条件生成的卷积核增强模型适应性。在ImageNet上，ParameterNet-600M在准确性上超过Swin Transformer，且FLOPs更低。该方法也被拓展至语言领域，提升LLaMA模型性能。代码可在&lt;https://parameternet.github.io/&gt;获取。
• 06.20 22:22:15
  发表了文章 2024-06-20 22:22:15

  【YOLOv8改进】 SAConv(Switchable Atrous Convolution)：可切换的空洞卷积

  **DetectoRS是目标检测的先进网络，融合递归特征金字塔和可切换空洞卷积。递归金字塔在FPN基础上增加反馈，增强特征表示。SAC使用不同空洞率卷积并用开关函数融合，适应不同尺度目标。在COCO数据集上，DetectoRS达到55.7%的Box AP，48.5%的Mask AP和50.0%的
• 06.20 22:19:38
  发表了文章 2024-06-20 22:19:38

  【YOLOv8改进】 ODConv(Omni-Dimensional Dynamic Convolution)：全维度动态卷积

  ODConv是一种增强型动态卷积方法，通过多维注意力机制在卷积的四个维度上学习互补注意力，提升轻量级CNN准确性和效率。与现有动态卷积不同，ODConv覆盖了空间、输入/输出通道和核数维度。在ImageNet和MS-COCO上，对MobileNetV2|ResNet等模型有显著性能提升，减少参数的同时超越传统方法。代码和论文链接可用。在YOLO系列中，ODConv改进了特征学习，优化了目标检测性能。
• 06.20 22:17:44
  发表了文章 2024-06-20 22:17:44

  【YOLOv8改进】BRA(bi-level routing attention ):双层路由注意力(论文笔记+引入代码)

  **BiFormer和HCANet摘要** BiFormer是CVPR2023提出的一种新型视觉Transformer，采用双层路由注意力机制实现动态稀疏注意力，优化计算效率和内存使用，适用于图像分类、目标检测和语义分割任务。代码可在GitHub获取。另一方面，HCANet是针对高光谱图像去噪的深度学习模型，融合CNN和Transformer，强化全局和局部特征建模，通过多尺度前馈网络提升去噪效果。HCANet在HSI数据集上表现优秀，其代码同样开放源代码。
• 06.20 22:15:40
  发表了文章 2024-06-20 22:15:40

  【YOLOv8改进】MSFN(Multi-Scale Feed-Forward Network):多尺度前馈网络

  **HCANet: 高光谱图像去噪新方法**\n混合卷积与注意力网络(Hybrid Convolutional and Attention Network)是针对HSI去噪的创新模型，结合CNN和Transformer，强化全局与局部特征。它使用卷积注意力融合模块捕获长距离依赖和局部光谱相关性，多尺度前馈网络提升多尺度信息聚合。代码可在[GitHub](https://github.com/summitgao/HCANet)获取。
• 06.20 21:36:33
  发表了文章 2024-06-20 21:36:33

  【YOLOv8改进】CAFM(Convolution and Attention Fusion Module):卷积和注意力融合模块

  **HCANet: 高光谱图像去噪新方法** HCANet是一种结合CNN与Transformer的深度学习模型，专为高光谱图像设计。它使用卷积注意力融合模块（CAFM）捕捉局部和全局特征，并通过多尺度前馈网络（MSFN）增强多尺度信息聚合，提升去噪效果。CAFM包含卷积和注意力分支，整合局部细节与长距离依赖。代码已开源：[GitHub](https://github.com/summitgao/HCANet)。
• 06.20 21:32:27
  发表了文章 2024-06-20 21:32:27

  【YOLOv8改进】MLCA(Mixed local channel attention):混合局部通道注意力(论文笔记+引入代码)

  **摘要：** 本文提出轻量级MLCA模块，结合通道、空间、局部及全局信息，提升网络表达效率。在MobileNet-Attention-YOLO(MAY)中应用MLCA，于PASCAL VOC和SMID数据集上对比SE和CA，mAP提升1.0%和1.5%。论文及代码链接提供。MLCA通过局部池化和反池化处理，增强通道交互和空间信息，实现更精确的目标检测。详情见YOLO改进与实战专栏。
• 06.02 09:57:49
  发表了文章 2024-06-02 09:57:49

  【YOLOv8改进】CoTAttention:上下文转换器注意力(论文笔记+引入代码)

  本文介绍了YOLO目标检测的创新改进，提出了一种名为Contextual Transformer (CoT)块的新型Transformer模块，用于增强视觉识别能力。CoT块通过3×3卷积编码上下文信息，并结合动态多头注意力矩阵，提高了视觉表示。此外，还提到了Large Separable Kernel Attention (LSKA)模块，它解决了大内核卷积的计算效率问题。CoTNet是基于CoT模块的Transformer风格骨干网络，可替代ResNet中的3×3卷积。CoTAttention类展示了如何在YOLOv8中集成此模块。文章还提供了源码链接和更多实战案例详情。
• 06.01 11:36:01
  发表了文章 2024-06-01 11:36:01

  【YOLOv8改进】LSKA(Large Separable Kernel Attention)：大核分离卷积注意力模块 (论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏介绍了大可分卷积核注意力模块LSKA，用于解决VAN中大卷积核效率问题。LSKA通过分解2D卷积为1D卷积降低计算复杂度和内存占用，且使模型关注形状而非纹理，提高鲁棒性。在多种任务和数据集上，LSKA表现优于ViTs和ConvNeXt，代码可在GitHub获取。基础原理包括LSKA的卷积核分解设计和计算效率优化。示例展示了LSKA模块的实现。更多详情及配置参见相关链接。
• 06.01 11:33:56
  发表了文章 2024-06-01 11:33:56

  【YOLOv8改进】D-LKA Attention：可变形大核注意力 (论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏探讨了Transformer在医学图像分割的进展，但计算需求限制了模型的深度和分辨率。为此，提出了可变形大核注意力（D-LKA Attention），它使用大卷积核捕捉上下文信息，通过可变形卷积适应数据模式变化。D-LKA Net结合2D和3D版本的D-LKA Attention，提升了医学分割性能。YOLOv8引入了可变形卷积层以增强目标检测的准确性。相关代码和任务配置可在作者博客找到。
• 06.01 11:22:09
  发表了文章 2024-06-01 11:22:09

  【YOLOv8改进】DAT（Deformable Attention）：可变性注意力 (论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏探讨了YOLO的有效改进，包括卷积、主干、注意力和检测头等机制的创新，以及目标检测分割项目的实践。专栏介绍了Deformable Attention Transformer，它解决了Transformer全局感受野带来的问题，通过数据依赖的位置选择、灵活的偏移学习和全局键共享，聚焦相关区域并捕获更多特征。模型在多个基准测试中表现优秀，代码可在GitHub获取。此外，文章还展示了如何在YOLOv8中应用Deformable Attention。
• 06.01 10:57:26
  发表了文章 2024-06-01 10:57:26

  【YOLOv8改进】CPCA(Channel prior convolutional attention)中的通道注意力,增强特征表征能力 (论文笔记+引入代码)

  该专栏聚焦YOLO目标检测的创新改进与实战，介绍了一种针对医学图像分割的通道优先卷积注意力（CPCA）方法。CPCA结合通道和空间注意力，通过多尺度深度卷积提升性能。提出的CPCANet网络在有限计算资源下，于多个数据集上展现优越分割效果。代码已开源。了解更多详情，请访问提供的专栏链接。
• 06.01 10:54:54
  发表了文章 2024-06-01 10:54:54

  【YOLOv8改进】EMA（Efficient Multi-Scale Attention）：基于跨空间学习的高效多尺度注意力 (论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏介绍了创新的多尺度注意力模块EMA，它强化通道和空间信息处理，同时降低计算负担。EMA模块通过通道重塑和并行子网络优化特征表示，增强长距离依赖建模，在保持效率的同时提升模型性能。适用于图像分类和目标检测任务，尤其在YOLOv8中表现出色。代码实现和详细配置可在文中链接找到。
• 06.01 10:53:11
  发表了文章 2024-06-01 10:53:11

  【YOLOv8改进】ACmix(Mixed Self-Attention and Convolution) (论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏探讨了YOLO的改进，包括卷积和自注意力机制的创新结合。研究发现两者在计算上存在关联，卷积可分解为1×1卷积，自注意力也可视为1×1卷积的变形。由此提出ACmix模型，它整合两种范式，降低计算开销，同时提升图像识别和下游任务的性能。ACmix优化了移位操作，采用模块化设计，实现两种技术优势的高效融合。代码和预训练模型可在相关GitHub和MindSpore模型库找到。 yolov8中引入了ACmix模块，详细配置参见指定链接。
• 06.01 10:50:12
  发表了文章 2024-06-01 10:50:12

  【YOLOv8改进】HAT(Hybrid Attention Transformer,)混合注意力机制 (论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏介绍了YOLO系列的改进方法和实战应用，包括卷积、主干网络、注意力机制和检测头的创新。提出的Hybrid Attention Transformer (HAT)结合通道注意力和窗口自注意力，激活更多像素以提升图像超分辨率效果。通过交叉窗口信息聚合和同任务预训练策略，HAT优化了Transformer在低级视觉任务中的性能。实验显示，HAT在图像超分辨率任务上显著优于现有方法。模型结构包含浅层和深层特征提取以及图像重建阶段。此外，提供了HAT模型的PyTorch实现代码。更多详细配置和任务说明可参考相关链接。
• 06.01 10:47:50
  发表了文章 2024-06-01 10:47:50

  【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。
• 06.01 10:43:49
  发表了文章 2024-06-01 10:43:49

  【YOLOv8改进】Non-Local：基于非局部均值去噪滤波的自注意力模型 (论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏探讨了YOLO的创新改进，包括引入非局部操作以捕获远程依赖，增强上下文信息。非局部模块可应用于图像分类、目标检测等任务，尤其适合视频分类。文章介绍了Non-local自注意力模型，通过计算任意位置间交互，提供全局信息。此外，展示了如何在YOLOv8中实现NLBlockND模块。详细内容及实战配置见相关链接。

  
• 06.01 10:40:35
  发表了文章 2024-06-01 10:40:35

  【YOLOv8改进】Explicit Visual Center: 中心化特征金字塔模块(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。提出中心化特征金字塔（CFP）解决特征交互和局部区域忽视问题。CFP通过空间显式视觉中心方案和全局集中特征规范增强模型表现，尤其在YOLOv5和YOLOX上表现提升。创新点包括轻量级MLP和并行视觉中心机制，以捕获全局和局部信息。YOLOv8引入EVCBlock整合这些改进。详细代码和配置见链接。
• 06.01 10:38:25
  发表了文章 2024-06-01 10:38:25

  【YOLOv8改进】LSKNet(Large Selective Kernel Network ):空间选择注意力 (论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的有效改进和实战应用，包括卷积、主干网络、注意力机制和检测头的创新。提出的新模型LSKNet利用大型选择性核关注遥感场景的先验知识，动态调整感受野，提升目标检测效果。创新点包括LSKblock Attention、大型选择性核网络和适应性感受野调整。LSKNet在多个遥感检测基准上取得最优性能，且结构轻量。此外，文章提供了YOLOv8的LSKNet实现代码。更多详情可查阅相关专栏链接。
• 06.01 10:35:49
  发表了文章 2024-06-01 10:35:49

  【YOLOv8改进】Polarized Self-Attention: 极化自注意力 (论文笔记+引入代码)

  该专栏专注于YOLO目标检测算法的创新改进和实战应用，包括卷积、主干网络、注意力机制和检测头的改进。作者提出了一种名为极化自注意（PSA）块，结合极化过滤和增强功能，提高像素级回归任务的性能，如关键点估计和分割。PSA通过保持高分辨率和利用通道及空间注意力，减少了信息损失并适应非线性输出分布。实验证明，PSA能提升标准基线和最新技术1-4个百分点。代码示例展示了如何在YOLOv8中实现PSA模块。更多详细信息和配置可在提供的链接中找到。

2024年05月

• 05.31 12:35:20
  发表了文章 2024-05-31 12:35:20

  【YOLOv8改进】MSBlock : 分层特征融合策略 (论文笔记+引入代码)

  YOLO-MS是一个创新的实时目标检测器，通过多尺度构建块(MS-Block)和异构Kernel选择(HKS)协议提升多尺度特征表示能力。它在不依赖预训练权重和大型数据集的情况下，在MS COCO上超越了YOLO-v7和RTMDet，例如YOLO-MS XS版本（4.5M参数，8.7G FLOPs）达到了43%+的AP，比RTMDet高2%+。MS-Block利用分层特征融合和不同大小的卷积，而HKS协议根据网络深度调整Kernel大小，优化多尺度语义信息捕获。此外，YOLO-MS的模块化设计允许其作为即插即用的组件集成到其他YOLO模型中，提升它们的检测性能。
• 05.31 12:32:15
  发表了文章 2024-05-31 12:32:15

  【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。
• 05.31 12:27:19
  发表了文章 2024-05-31 12:27:19

  【YOLOv8改进】MobileNetV3替换Backbone (论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏探讨了MobileNetV3的创新改进，该模型通过硬件感知的NAS和NetAdapt算法优化，适用于手机CPU。引入的新架构包括反转残差结构和线性瓶颈层，提出高效分割解码器LR-ASPP，提升了移动设备上的分类、检测和分割任务性能。MobileNetV3-Large在ImageNet上准确率提升3.2%，延迟降低20%，COCO检测速度增快25%。MobileNetV3-Small则在保持相近延迟下，准确率提高6.6%。此外，还展示了MobileNetV3_InvertedResidual模块的代码实现。
• 05.31 12:24:48
  发表了文章 2024-05-31 12:24:48

  【YOLOv8改进】CoordAttention： 用于移动端的高效坐标注意力机制 (论文笔记+引入代码)

  该专栏聚焦YOLO目标检测的创新改进与实战，介绍了一种新的移动网络注意力机制——坐标注意力。它将位置信息融入通道注意力，通过1D特征编码处理，捕获长距离依赖并保持位置精度。生成的注意力图能增强目标表示，适用于MobileNetV2、MobileNeXt和EfficientNet等网络，提高性能，且几乎不增加计算成本。在ImageNet分类和下游任务（目标检测、语义分割）中表现出色。YOLOv8中引入了CoordAtt模块，实现位置敏感的注意力。更多详情及配置见相关链接。
• 05.31 12:22:33
  发表了文章 2024-05-31 12:22:33

  【YOLOv8改进】iRMB： 倒置残差移动块 (论文笔记+引入代码)

  该专栏聚焦YOLO目标检测的创新改进与实战案例，提出了一种融合CNN和Transformer优点的轻量级模型——倒置残差移动块(iRMB)。iRMB旨在平衡参数、运算效率与性能，适用于资源有限的移动端。通过集成多头自注意力和卷积，iRMB在ImageNet-1K等基准上超越SOTA，同时在iPhone14上展现出比EdgeNeXt快2.8-4.0倍的速度。此外，iRMB设计简洁，适用于各种计算机视觉任务，展示出良好的泛化能力。代码示例展示了iRMB模块的实现细节。更多详细信息和配置可在相关链接中找到。
• 05.31 12:05:41
  发表了文章 2024-05-31 12:05:41

  【YOLOv8改进】 MSDA：多尺度空洞注意力 (论文笔记+引入代码)

  该文介绍了DilateFormer，一种新提出的视觉变换器，它在计算效率和关注接受域之间取得平衡。通过分析ViTs，发现浅层的局部性和稀疏性，提出了多尺度扩张注意力（MSDA），用于局部、稀疏的块交互。DilateFormer结合MSDA块和全局多头自注意力块，形成金字塔架构，实现各视觉任务的顶尖性能。与现有最佳模型相比，在ImageNet-1K分类任务上，DilateFormer性能相当但计算成本降低70%，同时在COCO检测/分割和ADE20K语义分割任务上表现优秀。文章还展示了MSDA的创新点，包括多尺度聚合、局部稀疏交互和减少自注意力冗余。此外，
• 05.31 11:58:58
  发表了文章 2024-05-31 11:58:58

  【YOLOv8改进】MCA：用于图像识别的深度卷积神经网络中的多维协作注意力 (论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏介绍了YOLO的创新改进和实战案例，包括多维协作注意力（MCA）机制，它通过三分支架构同时处理通道、高度和宽度注意力，提高CNN性能。MCA设计了自适应组合和门控机制，增强特征表示，且保持轻量化。该模块适用于各种CNN，实验证明其在图像识别任务上的优越性。此外，文章还展示了如何在YOLOv8中引入MCA层的代码实现和相关任务配置。
• 05.31 11:37:13
  发表了文章 2024-05-31 11:37:13

  【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之GhostNetV2 长距离注意力机制增强廉价操作，构建更强端侧轻量型骨干 (论文笔记+引入代码)

  该专栏聚焦YOLO目标检测的创新改进与实战，介绍了轻量级CNNs和注意力机制在移动设备上的应用。文章提出了一种名为GhostNetV2的新架构，结合了硬件友好的DFC注意力机制，强化了特征表达能力和全局信息捕获，同时保持低计算成本和高效推理。GhostNetV2在ImageNet上以167M FLOPs达到75.3%的top-1准确率，优于同类模型。创新点包括DFC注意力、模型结构优化和效率提升。源代码可在GitHub和MindSpore平台上找到。此外，还提到了YOLOv8的相关实现和任务配置。
• 05.31 11:33:20
  发表了文章 2024-05-31 11:33:20

  【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet ：通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码).md

  YOLO目标检测专栏探讨了卷积神经网络的创新改进，如Ghost模块，它通过低成本运算生成更多特征图，降低资源消耗，适用于嵌入式设备。GhostNet利用Ghost模块实现轻量级架构，性能超越MobileNetV3。此外，文章还介绍了SegNeXt，一个高效卷积注意力网络，提升语义分割性能，参数少但效果优于EfficientNet-L2。专栏提供YOLO相关基础解析、改进方法和实战案例。
• 05.31 11:25:35
  发表了文章 2024-05-31 11:25:35

  【YOLOv8改进】MSCA: 多尺度卷积注意力 (论文笔记+引入代码).md

  SegNeXt是提出的一种新的卷积网络架构，专注于语义分割任务，它证明了卷积注意力在编码上下文信息上优于自注意力机制。该模型通过结合深度卷积、多分支深度卷积和1x1逐点卷积实现高效性能提升。在多个基准测试中，SegNeXt超越了现有最佳方法，如在Pascal VOC 2012上达到90.6%的mIoU，参数量仅为EfficientNet-L2 w/ NAS-FPN的1/10。此外，它在ADE20K数据集上的mIoU平均提高了2.0%，同时保持相同的计算量。YOLOv8中引入了名为MSCAAttention的模块，以利用这种多尺度卷积注意力机制。更多详情和配置可参考相关链接。
• 05.31 11:09:37
  发表了文章 2024-05-31 11:09:37

  【YOLOv8改进】 SPD-Conv空间深度转换卷积，处理低分辨率图像和小对象问题 (论文笔记+引入代码)

  YOLO目标检测专栏探讨了CNN在低分辨率和小目标检测中的局限性，提出SPD-Conv新架构，替代步长卷积和池化层，通过空间到深度层和非步长卷积保持细粒度信息。创新点包括消除信息损失、通用设计和性能提升。YOLOv5和ResNet应用SPD-Conv后，在困难任务上表现优越。详情见YOLO有效改进系列及项目实战目录。
• 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。