涨点神器：Yolov5/Yolov7引入CVPR2023 InternImage：注入新机制，扩展DCNv3，助力涨点，COCO新纪录65.4mAP！
1.InternImage介绍 论文：https://arxiv.org/abs/2211.05778 代码：GitHub - OpenGVLab/InternImage: [CVPR 2023 Highlight] InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 理论...
涨点技巧：Yolov5/Yolov7引入CVPR2023 Demystify Transformers & Convolutions ，提升小目标检测精度
Demystify Transformers & Convolutions in Modern Image Deep Networks 论文：https://arxiv.org/pdf/2211.05781.pdf 视觉转换器最近的成功激发了一系列具有新颖特征转换范例的视觉主干，这些范例报告了稳定的性能增益。尽管新颖的特征转换设计通常被认为是收益的来源，但一些主干可能受益于先进的工程技术，这使得很难确...
涨点技巧：注意力机制---Yolov8引入CBAM、GAM、Resnet_CBAM
# Ultralytics YOLO 🚀, GPL-3.0 license# YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com/tasks/detect # Parametersnc: 80 # number of classesscales:...
YoloV8改进策略：将CIoU替换成Wise-IoU，幸福涨点，值得拥有
文章目录 摘要 Wise-IoU 论文翻译 摘要 简介 A. ln−norm损失 B.交集/并集 C.聚焦机制 相关工作 A. BBR的损失函数 B.带FM的损失函数 方法 仿真实验 B.梯度消失问题的解决方法 C.提出的方法 实验 A.实验设置 B.消融实验 结论 改进方法 获取源码 结果验证 V1版本的测试结果 ...