【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 DAMO-YOLO之RepGFPN ：实时目标检测的创新型特征金字塔网络
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 在文章中，我们介绍了一种快速且准确的目标检测方法，称为DAMO-YOLO，其性能优于最先进的YOLO系列。DAMO-YOLO在YOLO的基础上扩...
【YOLOv8改进 - 注意力机制】Gather-Excite : 提高网络捕获长距离特征交互的能力
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 虽然卷积神经网络（CNNs）中使用自下而上的局部操作符与自然图像的一些统计特性很好地匹配，但这也可能阻止这些模型捕捉上下文的长程特...
【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 GIRAFFEDET之GFPN ：广义特征金字塔网络，高效地融合多尺度特征
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 在传统的目标检测框架中，通常采用从图像识别模型继承的主干网络来提取深层潜在特征，然后通过颈部模块融合这些潜在特征，以捕捉不同尺度的...
【YOLOv8改进 - 特征融合】 GELAN:YOLOV9 通用高效层聚合网络，高效且涨点
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 当前的深度学习方法主要关注如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需设计合适的架构，以便获取足够的信...
【YOLOv10改进- 特征融合NECK】BiFPN：加权双向特征金字塔网络
YOLOv10目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏链接: YOLOv10 创新改进有效涨点 摘要 在计算机视觉领域，模型效率的重要性日益增加。在本文中，我们系统地研究了用于目标检测的神经网络架构设计选择，并提出了几个关键优化以提高效率。首先，我们提出了一种加权双向特征金字塔网络（BiFPN），...
计算机网络：关键性能指标与非性能特征解析
计算机网络的性能 计算机网络的性能指标 计算机网络的性能一般是指它的几个重要的性能指标，主要包括: 速率 带宽 吞吐率 时延 时延带宽积 往返时间...
【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目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 我们提出了SegNeXt，一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自## 摘要 在嵌入式设备上部署卷积神经网络（CNNs）由于有限的...
【YOLOv8改进】 AFPN ：渐进特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码).md
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 在目标检测任务中，多尺度特征对于编码具有尺度变化的对象至关重要。采用经典的自顶向下和自底向上特征金...
【YOLOv8改进】BiFPN：加权双向特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码)
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录： YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积，主干 注意力，检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 在计算机视觉领域，模型效率的重要性日益增加。在本文中，我们系统地研究了用于目标检测的...
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