基于YOLOv8的绝缘子检测系统
💡💡💡本文摘要：基于YOLOv8的绝缘子小目标检测，阐述了整个数据制作和训练可视化过程 1.YOLOv8介绍 Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练，并且能...
YoloV8改进策略：BackBone改进|GCNet（独家原创）
摘要 非局部网络（NLNet）通过为每个查询位置聚合特定于查询的全局上下文，为捕获长距离依赖关系提供了一个开创性的方法。然而，经过严格的实证分析，我们发现非局部网络所建模的全局上下文在图像中的不同查询位置几乎相同。在本文中，我们利用这一发现，创建了一个基于查询独立公式的简化网络，该网络保持了NLNet的准确性，但计算量大大减少。我们还观察到，这种简化的设计与压缩-激励网络（SENet）具有相似的结构。因此，...
YoloV8改进策略：BackBone改进|EfficientVMamba（独家原创）
摘要 本文使用EfficientVMamba的主干网络替代YoloV8的主干网络，实现涨点。Mamba是今年比较火的主干网络，使用Mamba改进的论文比较容易被顶会接收，如果有发论文的同学，非常推荐使用。 论文：《EfficientVMamba：轻量级视觉Mamba的空洞选择性扫描》 https://arxiv.org/pdf/2403.09977.pdf 先前的轻量级模型开发努力主要集中在基于CNN和Tr...
YOLOv8改进 | 检测头篇 | 自研超分辨率检测头HATHead助力超分辨率检测（混合注意力变换器检测头）
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是由由我本人利用HAT注意力机制（超分辨率注意力机制）结合V8检测头去掉其中的部分内容形成一种全新的超分辨率检测头。混合注意力变换器（HAT）的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要，而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制，有效地整合了全局的像素信息。本文中均有添加方法...
基于YOLOv8的PCB缺陷检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）
💡💡💡本文摘要：基于YOLOv8的PCB缺陷检测系统，并阐述了整个数据制作和训练可视化过程，最后通过Pyside UI界面进行展示。 博主简介 AI小怪兽，YOLO骨灰级玩家，1）YOLOv5、v7、v8优化创新，轻松涨点和模型轻量化；2）目标检测、语义分割、OCR、分类等技术孵化，赋能智能制造，工业项目落地经验丰富； 原创自研系列， 2024年计算机视觉顶会创新点 《YOLOv8原创自研》 《YOLOv5原...
YOLOv8项目实践——目标检测、实例分割、姿态估计、目标追踪算法原理及模型部署（Python实现带界面）
简介 Ultralytics YOLOv8是一种前沿的、最先进的（SOTA）模型，它在前代YOLO版本的成功基础上进行了进一步的创新，引入了全新的特性和改进，以进一步提升性能和灵活性。作为一个高速、精准且易于操作的设计，YOLOv8在广泛的领域中，包括目标检测与跟踪、实例分割、图像分类以及姿势估计等任务中，都表现出色。实例分割在物体检测的基础上迈出了更进一步的步伐，它不仅可以识别图像中的单个物体，还能够精确...
基于深度学习YOLOv8+PyQt5的水底海底垃圾生物探测器检测识别系统（源码+数据集+配置说明）
wx供重浩：创享日记 对话框发送：323海底 获取完整源码+7000张数据集+配置说明+文件说明+远程操作配置环境跑通程序 效果展示 基于深度学习YOLOv8+PyQt5的水底海底垃圾生物探测器检测识别系统设计（源码+数据集+配置文件） 各文件说明 程序运行说明 ---------【第一步：安装python3.9】--------- 方法一【推荐】： 先安装ananconda软件，官网地址：https://...
YOLOV8逐步分解(2)_DetectionTrainer类初始化过程
接上篇文章yolov8逐步分解(1)--默认参数&超参配置文件加载继续讲解。 1. 默认配置文件加载完成后，创建对象trainer时，需要从默认配置中获取类DetectionTrainer初始化所需的参数args，如下所示 def train(cfg=DEFAULT_CFG, use_python=False): """Train and optimize YOLO model given tra...
YoloV8改进策略：Neck和Head改进|ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力|多种改进方法|附结构图
摘要 本文使用ECA-Net注意力机制加入到YoloV8Neck和Head中。我尝试了多种改进方法，并附上改进结果，方便大家了解改进后的效果，为论文改进提供思路。 论文：《ECA-Net：用于深度卷积神经网络的高效通道注意力》 arxiv.org/pdf/1910.03151.pdf 最近，通道注意机制已被证明在改善深度卷积神经网络（CNN）的性能方面具有巨大潜力。然而，大多数现有方法致力于开发更复杂的注意...
YOLOv8-Seg改进：多创新点魔改设计 | 双层路由注意（BRA）+广义特征金字塔网络（GFPN）+多头检测器，全面提升检测精度
🚀🚀🚀本文改进：设计了一种提供了新颖的YOLO改进网络，其中三个优化点为：1）CVPR2023双层路由注意（BRA）；2）广义特征金字塔网络（GFPN）3）多头检测头整合到YOLOV8中； 🚀🚀🚀脑肿瘤检测数据集BR35H上MAP50绝对提高了4.7% 结构图如下： 🚀🚀🚀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...