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💡统一使用 YOLOv7 代码框架， 结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。 🌟本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含 【Backbone特征主干】 、 【Neck特征融合】 、 【Head检测头】 、 【注意力机制】 、 【IoU损失函数】 、 【NMS】 、 【Loss计算方式】 、 【自注
目录 前言 研究现状 传统目标检测算法 基于卷积神经网络的目标检测算法
参考视频：https://www.youtube.com/watch?v=nkptX_vXJKo git地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking Clone the repository Goto the cloned folder. cd YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking Install the dependecies 这里要注意不是在yolo环境下执行，而是在普通命令行下执行，否则会报错 Run the code with
前 言： 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLO，已经集合了大量的trick，但是在处理一些复杂检测问题的时候，还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章，将重点对YOLOv8、YOLOv7以及YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工
本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络SCINet， SCINet（自校正照明网络） 是一种专为 低光照图像增强设计 的框架。它通过 级联照明学习过程和权重共享机制 来处理图像，优化了照明部分以提升图像质量。我将该网络集成在YOLOv8的主干上针对于图像的输入进行增强
这是一个用于上采样的子像素卷积（SubPixel Convolution）模块，它是一种常见的图像超分辨率的技术，也可以应用于目标检测模型（如YOLO）的特征图上采样。下面我会分几个部分详细介绍这个模块的原理和在YOLO中的应用： 模块介绍：SubPixelConvolution_s是一个PyTorch模块，
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
无人机图像处理中的目标检测逐渐成为近年来的研究热点。一般目标检测算法在应用于无人机场景时往往会显著下降。这是因为无人机图像是从高空拍摄的，分辨率高，小物体比例很大。为了在满足轻量化特性的同时提高无人机目标检测的精度，我们对YOLOv5s模型进行
