YOLOv8改进 | 主干网络 | 增加网络结构增强小目标检测能力【独家创新——附结构图】
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。对于小目标来说更是如此，这样将大幅度降低小目标的检测能力。本文给大家带来的教程是将原来的网络结构替换为更适合小目标检测的backbone，并附上结构图。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.....
YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度增强网络Retinexformer改进黑夜目标检测 （2023.11最新成果，全网独家首发）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络Retinexformer，其是由今年最新发布的针对于黑夜目标检测的改进机制（非常适合大家用来发表论文），其主要思想是通过一种新颖的一阶段Retinex-based框架来增强低光图像。这个框架结合了照明信息的估计和损坏恢复，目的是提高低光图像的质量。核心在于照明引导的变换器，这种变换器使用照明信息来引导长期依赖性的建模，从而在不同...
YOLOv5改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测（全网独家首发）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络SCINet，SCINet（自校正照明网络）是一种专为低光照图像增强设计的框架。它通过级联照明学习过程和权重共享机制来处理图像，优化了照明部分以提升图像质量。我将该网络集成在YOLOv5的主干上针对于图像的输入进行增强，同时该网络的并不会增加参数和计算量，基本和普通的网络结构保持一致，同时该结构支持自定义调节层数，来控制图像增强的...
YOLOv5改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络（特征解耦助力小目标检测）
一、本文介绍 本文给大家带来的是主干网络RevColV1，翻译过来就是可逆列网络去发表于ICLR2022，其是一种新型的神经网络设计(和以前的网络结构的传播方式不太一样)，由多个子网络（列）通过多级可逆连接组成。这种设计允许在前向传播过程中特征解耦，保持总信息无压缩或丢弃。其非常适合数据集庞大的目标检测任务，数据集数量越多其效果性能越好，亲测在包含1000个图片的数据集上其涨点效果就非常...
YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度增强网络Retinexformer改进黑夜目标检测 （2023.11最新成果，独家首发）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络Retinexformer，其是由今年最新发布的针对于黑夜目标检测的改进机制（非常适合大家用来发表论文），其主要思想是通过一种新颖的一阶段Retinex-based框架来增强低光图像。这个框架结合了照明信息的估计和损坏恢复，目的是提高低光图像的质量。核心在于照明引导的变换器，这种变换器使用照明信息来引导长期依赖性的建模，从而在不同...
YOLOv8改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络（特征解耦助力小目标检测）
一、本文介绍 本文给大家带来的是主干网络RevColV1，翻译过来就是可逆列网络去发表于ICLR2022，其是一种新型的神经网络设计(和以前的网络结构的传播方式不太一样)，由多个子网络（列）通过多级可逆连接组成。这种设计允许在前向传播过程中特征解耦，保持总信息无压缩或丢弃。其非常适合数据集庞大的目标检测任务，数据集数量越多其效果性能越好，亲测在包含1000个图片的数据集上其涨点效果就非常...
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