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芒果改进YOLOv8系列：改进特征融合网络 BiFPN 结构，融合更多有效特征
在这篇文章中，将 BiFPN 思想加入到 YOLOv8 结构中
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特征上采样是现代卷积神经网络架构中的关键操作，例如特征金字塔。其设计对于密集预测任务，如目标检测和语义/实例分割至关重要。在本研究中，我们提出了一种称为内容感知特征重组（CARAFE）的通用、轻量级且高效的操作符，以实现这一目标。CARAFE具有以下几个优点：
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在本报告中，我们介绍了一种名为DAMO-YOLO的快速而准确的目标检测方法，其性能优于现有的YOLO系列。DAMO-YOLO是在YOLO的基础上通过引入一些新技术而扩展的，这些技术包括神经架构搜索（NAS）、高效的重参数化广义FPN（RepGFPN）、带有AlignedOTA标签分配的轻量级头部以及蒸馏增强
💡 本篇内容 ：YOLOv8改进新主干：目标检测新范式骨干PPHGNetv2改进版，百度出品，提升YOLOv8检测能力 💡🚀🚀🚀本博客 改进源代码改进 适用于 YOLOv8 按步骤操作运行改进后的代码即可 💡本文提出改进 原创 方式：二次创新，YOLOv8专属，充分结合YOLOv8和 PPHGNetv2网络 本改进结
本文给大家带来的改进机制是 华为VanillaNet 主干 配合 BiFPN 实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高
B站全文戳这里！ 详细的改进教程以及源码，戳这！戳这！！戳这！！！B站：AI学术叫叫兽 源码在相簿的链接中，动态中也有链接，感谢支持！祝科研遥遥领先！ 截止到发稿时，B站YOLOv8最新改进系列的源码包，已更新40种+损失函数的改进！自己排列组合2-4种后，不考虑位置
本文给大家带来的改进机制是华为移动端模型 Ghostnetv1 ，华为的 GhostNet 是一种轻量级卷积神经网络，旨在在计算资源有限的嵌入式设备上实现高性能的图像分类。 GhostNet的关键思想 在于通过引入Ghost模块，以较低的计算成本增加了特征图的数量，从而提高了模型的性能。这种
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