AI：268-基于FasterNeT的YOLOv8主干网络改进 | 提升FPS与检测效率的深度优化
FasterNeT 是一种新型轻量化神经网络架构，旨在在保证精度的同时极大地提高推理速度。其通过一系列结构创新（如 Group Convolution 和 LayerNorm）减少了计算复杂度，同时保持了较高的模型性能。将 FasterNeT 作为 YOLOv8 的主干网络可以显著提高 YOLOv8
AI：270-基于ASFF改进YOLOv8检测头的多尺度特征融合方法详解与实战
ASFF是一种基于自适应特征融合的策略，能够动态调整不同尺度特征的融合权重，适应场景中不同大小的目标。传统的YOLOv8检测头使用固定的特征融合策略，而ASFF则通过引入学习参数，使得网络能够根据输入图像的特征自适应地选择不同尺度特征的重要性。这一策略对于检测小目标或尺度变化大的目标具有显著优势。本
#Datawhale #AI夏令营 #针对城市管理中违规行为的智能识别系统——YOLO解决方案 (2)
这篇文章延续上次对跑通Baseline的分享与讲解，对模型进行深入解读，并初步探讨进阶方案。本篇文章是对task2任务的详细讲解，进行了进阶学习、思路拓展和初步模型优化，后续会继续深化学习，尝试更多模型优化方案，持续分享。
AI：285-YOLOv8改进深度解析 | DynamicHead检测头的原论文复现与性能评估
DynamicHead是YOLOv8中一个重要的改进组件，主要用于提高检测头的灵活性和适应性。该改进通过动态调整卷积核和特征图，从而更好地适应不同大小和形状的目标物体。DynamicHead的核心思想是根据输入图像的特征自适应地调整检测头的参数，以提高检测性能。
AI：281-提升YOLOv8检测效率 | 集成FasterNeT主干网络以提高FPS和精度
FasterNeT 是一种旨在极大优化推理速度的轻量级网络，通常用于移动设备和嵌入式系统。它通过减少参数量和计算量，提升了 FPS（帧每秒），而且在不显著降低精度的前提下，提高了效率。轻量化卷积层：采用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）和组卷积（Gro
AI：282-ASFF改进YOLOv8检测头 | 提升目标检测精度的全新方法（全网首发）
YOLO（You Only Look Once）系列模型以其端到端的检测能力和高效性广泛应用于目标检测任务。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，其改进了特征提取、特征融合和检测头设计等多个方面。YOLOv8的检测头主要负责将从骨干网络中提取的特征图进行处理，以生成最终的检测结果。自适应空间特征融
AI：261-深入解析YOLOv8训练损失与mAP可视化 | 多结果对比与实时监控方法【附关键代码】
本文详细介绍了如何从 YOLOv8 模型的训练过程中提取损失和 mAP 数据，并通过 Python 绘图工具进行可视化。通过将多个训练结果绘制在同一张图中，我们可以直观地对比不同实验的表现，从而帮助科研人员更好地分析模型的性能。除了 YOLOv8 默认记录的损失和 mAP 数据外，用户还可以自定义其
AI：260 - YOLOv8改进涨点 | iAFF迭代注意力特征融合助力多目标检测精度提升
iAFF是一种基于注意力机制的特征融合方式，旨在逐步迭代特征图中的空间和通道维度信息。通过多个层次的注意力机制，该方法能够有效地融合来自不同尺度的特征信息，增强模型对小目标和细节的捕捉能力。相比传统的融合方法，iAFF不仅考虑了特征图中的全局信息，还能够对细粒度细节进行逐步增强，非常适合处理复杂多目
AI：259-全新YOLOv8改进策略 | 基于MSDA多尺度空洞注意力机制的优化与实现
空洞卷积是一种用于扩大感受野而不增加计算量的卷积操作。通过在卷积核的权重之间引入空洞（即间隔），空洞卷积能够捕捉更大范围的信息，同时保持计算效率。空洞卷积的公式为：其中，( r ) 是空洞率，控制了感受野的大小。
YOLOv5改进 | 损失函数 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocuSIoU等多种损失函数
yolov5，iou，损失函数，loss
【YOLO5 项目实战】（5）YOLO5+DeepSort 目标追踪
YOLOv5_Deepsort 是一个基于 YOLOv5 的两阶段目标追踪算法，用于实现视频中的目标检测和追踪。本文详细说明YOLO5目标追踪的操作步骤，报错处理。
嵌入式AI---训练自己的yolov5目标检测模型
基于常用的轻量级检测算法yolov5s，在3060显卡训练了一个自己的车辆检测模型。源码版本为yolov5 v6.0，采用UA-DETRAC数据集训练。
AI：247-YOLOv8改进 | 基于ContextGuided的轻量级下采样方法实现大幅度性能提升
通过引入残差连接，减缓信息丢失，并促进梯度流动。：利用密集连接方式，增强特征重用，提高信息传递效率。：引入注意力机制，动态调整下采样过程中的特征权重。本文介绍了在YOLOv8中引入的ContextGuided下采样方法，以提升目标检测性能，特别是对小目标的检测效果。通过在YOLOv8的Backbon
基于YOLO的植物病害识别系统：从训练到部署全攻略
使用Kaggle上的植物叶片病害数据集，包含多种植物叶片的病害图像和标注。数据集下载链接：https://www.kaggle.com/datasetsYOLO (You Only Look Once) 是一种快速准确的目标检测模型。YOLOv8/v7/v6/v5 是不同版本的YOLO模型，性能和速
AI：246-YOLOv8改进 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM的设计与应（超级涨点）（附yaml文件+添加教程）
在本文中，我们详细探讨了如何在YOLOv8中引入轻量级跨尺度特征融合模块（CCFM），旨在提升目标检测模型的性能。CCFM模块通过利用深度可分离卷积和自适应通道注意力机制，有效融合不同尺度的特征。CCConv：一个轻量级的深度可分离卷积单元，旨在减少计算复杂度。特征融合：通过卷积操作和自适应通道注意
AI：255-利用SENetV2改进YOLOv8网络结构 | 全网首发改进与性能分析
YOLOv8是YOLO系列中的最新版本，其主要改进包括更深的网络结构、更高效的特征提取、更准确的目标定位等。YOLOv8通过优化特征金字塔网络（FPN）和改进的锚点机制，在多个标准数据集上表现出色。然而，尽管如此，YOLOv8仍有提升空间，特别是在处理复杂场景和细节丰富的目标时。SENetV2是SE
目标检测 | YOLO v4、YOLO v5、YOLO v6理论讲解
目标检测：YOLO v4、YOLO v5与YOLO v6理论知识笔记，根据B站up霹雳吧啦Wz与CSDN博主路人贾的目标检测相关博文总结。
AI：248-YOLOv8主干网络 | 基于RepViT的轻量级视觉变换器与卷积融合策略（有效涨点）
为了对改进后的YOLOv8模型进行训练，我们可以使用PyTorch的标准训练流程，并且结合前面提到的动态学习率调整和混合损失函数策略。# 定义模型和损失函数# 自定义数据增强])# 训练循环。
AI：253-如何将MobileNetV1集成到YOLOv8中以实现轻量化 | Backbone替换与性能分析
高效的检测速度：能够实时处理高分辨率图像。强大的检测精度：在各种数据集上表现出色。可扩展性：支持多种模型变体，以满足不同需求。MobileNetV1是一种轻量级的卷积神经网络，设计用于在计算资源有限的设备上运行。深度可分离卷积：将标准卷积分解为逐通道卷积和逐点卷积，显著减少计算量。轻量化设计：减少参
YOLOv5改进 | 融合改进 | C3融合可变核卷积AKConv【附代码+小白可上手】
yolov5，模块融合，yolov5改进，C3_AKConv
