YOLOv5改进 | 注意力篇 | CGAttention实现级联群体注意力机制 (全网首发改进)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是实现级联群体注意力机制CascadedGroupAttention，其主要思想为增强输入到注意力头的特征的多样性。与以前的自注意力不同，它为每个头提供不同的输入分割，并跨头级联输出特征。这种方法不仅减少了多头注意力中的计算冗余，而且通过增加网络深度来提升模型容量，亲测在我的25个类别的数据上，大部分的类别均有一定的涨点效果，仅有部分的类别保持不变，同时给该注意力...
基于遗传算法改进BP神经网络的承载力预测，基于ga-bp的破坏模式预测
神经网络的定义 BP神经网络的基本结构 BP神经网络的神经元 BP神经网络的激活函数， BP神经网络的传递函数 遗传算法原理 遗传算法主要参数 遗传算法流程图 完整代码包含数据下载链接： 基于遗传算法改进BP神经网络的承载力预测，基于ga-bp的破坏模式预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88735941 数据 mat...
YOLOv5改进 | 检测头篇 | ASFFHead自适应空间特征融合检测头（全网首发）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用ASFF改进YOLOv5的检测头形成新的检测头Detect_ASFF，其主要创新是引入了一种自适应的空间特征融合方式，有效地过滤掉冲突信息，从而增强了尺度不变性。经过我的实验验证，修改后的检测头在所有的检测目标上均有大幅度的涨点效果，此版本为三头版本，后期我会在该检测头的基础上进行二次创新形成四头版本的Detect_ASFF助力小目标检测，本文的检测头非常推...
YOLOv8改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)
一、本文改进 本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点，这个结构配合在一起只能说是完美的融合，看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的，但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的，所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合，我也将其进行了实验，在我的数据上已经做到了完美涨点！ ，我之前发的Damo-YOLO和...
YOLOv8改进 | 损失篇 | VarifocalLoss密集目标检测专用损失函数 (VFLoss，原论文一比一复现)
一、本文介绍 本文给大家带来的是损失函数改进VFLoss损失函数，VFL是一种为密集目标检测器训练预测IoU-aware Classification Scores（IACS）的损失函数，我经过官方的版本将其集成在我们的YOLOv8的损失函数使用上，其中有很多使用的小细节(否则按照官方的版本使用根本拟合不了，这也是为啥网上的版本拟合不了的原因，其中需要设置一些参数)，后面我也会给大家讲解到底模型改到什...
YOLOv8改进 | 二次创新篇 | 在Dyhead检测头的基础上替换DCNv3 (全网独家首发)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是在DynamicHead上替换DCNv3模块，其中DynamicHead的核心为DCNv2，但是今年新更新了DCNv3其作为v2的升级版效果肯定是更好的，所以我将其中的核心机制替换为DCNv3给Dyhead相当于做了一个升级，效果也比之前的普通版本要好，这个机制我认为是我个人融合的算是，先用先得全网无第二份此改进机制，同时我发布的一比一复现版本Dyhead也是收...
YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为Ghostnet，超越谷歌MobileNet | CVPR2020
🚀🚀🚀本文改进： Ghost bottleneck为堆叠Ghost模块 ，与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneck 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家自研模块助力分割； 1.Gho...
MATLAB|模拟退火改进多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用
模型研究 1.模拟退火粒子群算法 2.分布式电源接入配电网影响 结果一览 下载链接 主要内容 该模型考虑投资成本、网损以及电压稳定性三因素建立了一个三目标的数学模型，采用改进多目标粒子群算法进行求解计算，主要的改进包括：采用混合模拟退火算法和小生境技术进行多目标全局寻优。程序以IEEE69节点系统验证了所提算法在分布式电源选址定容方面的有效性，模型中的约束条件是通过罚函数...
YOLOv8优化策略：轻量化改进 | 华为Ghostnetv2，端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight
🚀🚀🚀本文改进：GhostNetV2 是 GhostNet 的增强版本，GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2 🚀🚀🚀YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1.Ghostnetv2介绍 论文：https://arxiv.org/pdf/22...
YOLOv8-Seg改进：轻量化改进 | 华为GhostNet再升级，全系列硬件上最优极简AI网络G_ghost | IJCV22
🚀🚀🚀本文改进： 巧妙引入跨层的廉价操作，减少计算量的同时减少的内存数据搬运，基于此设计了GPU版GhostNet，G-GhostNet与YOLOV8建立轻量结合 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家自研模...