【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2融合YOLO-MS的MSBlock : 分层特征融合策略,轻量化网络结构
介绍 摘要 我们旨在为目标检测领域提供一种高效且性能卓越的目标检测器,称为YOLO-MS。其核心设计基于一系列调查研究,关于不同核心大小的卷积如何影响不同尺度物体的检测性能。研究结果是一种新策略,能够显著增强实时目标检测器的多尺度特征表示能力。为验证我们策略的有效性,我们构建了一个网络架构,命名为YOLO-MS。我们从零开始在...
YOLOv8改进 | 融合模块 | 用Resblock+CBAM卷积替换Conv【轻量化网络】
本专栏所有程序均经过测试,可成功执行 在目标检测领域内,尽管YOLO系列的算法傲视群雄,但在某些方面仍然存在改进的空间。在YOLOv8提取特征的时候,由于卷积的缘故,会导致很多信息的丢失。而凯明大神的神作resnet可以减少信息的丢失。本文给大家带来的教程是将原来的Conv替换为Resblock+CBAM。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改,并将修改后的完整代码.....
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