YOLOv10优改系列一：YOLOv10融合C2f_Ghost网络，让YoloV10实现性能的均衡
一、Ghost Net介绍 论文地址：点击源码地址：点击论文摘要：GhostNet是一种轻量级的深度学习模型，通过GhostModule和GhostBottleNeck实现高效特征提取。GhostModule通过1x1卷积和深度可分离卷积生成更多特征图，减少参数量。GhostBottleNeck则是GhostModule的瓶颈结构，用于构建网络深度。GhostNet适用于资源有限的场景，如移动设....
YOLOv8优改系列二：YOLOv8融合ATSS标签分配策略，实现网络快速涨点
一、ATSS介绍 论文地址：点击源码地址：点击问题阐述：多年来，目标检测一直由基于锚点的检测器主导。最近，由于 FPN 和 Focal Loss 的提出，无锚检测器变得流行起来。在本文中，我们首先指出基于anchor的检测和无anchor的检测的本质区别实际上是如何定义正负训练样本，这导致了它们之间的性能差距。如果他们在训练时采用相同的正负样本定义，那么无论从一个盒子还是一个点回归，最终的性能都....
YOLOv8优改系列一：YOLOv8融合BiFPN网络，实现网络快速涨点
一、BiFPN介绍 论文地址：点击源码地址：点击问题阐述：传统的自上而下的FPN在本质上受到单向信息流的限制。为了解决这个问题，PANet 添加了一个额外的自底向上的路径聚合网络。最近，NAS-FPN 采用神经结构搜索来搜索更好的跨尺度特征网络拓扑，但在搜索过程中需要数千小时的GPU，发现的网络不规则，难以解释或修改。主要思想：1. 高效的双向跨尺度连接；2. 加权特征图融合。解决方法： P...
YOLOv8优改系列一：YOLOv8融合BiFPN网络，实现网络快速涨点
💥 💥💥 💥💥 💥💥 💥💥神经网络专栏改进完整目录：点击💗 只需订阅一个专栏即可享用所有网络改进内容，每周定时更新 文章内容：针对YOLOv8的Neck部分融合BiFPN（双向特征金...
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