1.YOLOv9/YOLOv8算法改进【NO.129】ICCV2019 内容感知功能重组 （CARAFE）改进yolov8-neck中的码改上采样
2.YOLOv8独家原创改进：FPN涨点篇 |多级特征融合金字塔（HS-FPN），助力小目标检测| 2024年最新论文
3.YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLOv9的码改GELAN模块替换C2f结构（附轻量化版本 + 高效涨点版本 + 结构图）
4.YOLOv8 深度解析！一文看懂，码改快速上手实操（附实践代码）
5.YOLO系列又双叒更新！码改详细解读YOLOv8的码改改进模块
6.如何看待yolov8,yolov5作者开源新作,它来了!?

YOLOv9/YOLOv8算法改进【NO.129】ICCV2019 内容感知功能重组 （CARAFE）改进yolov8-neck中的上采样

       YOLO算法系列改进的探讨中，选择最佳策略至关重要。码改网站源码如何增加授权优先推荐的码改是创新性地融合新模块，形成独特算法，码改发表在高影响力期刊。码改首先，码改尝试替换Backbone网络，码改若能提升性能，码改这将被视为一种新颖方法。码改其次，码改探索特征融合网络的码改创新，如Bifpn替代PANet。改进主干特征提取，如加入注意力机制，需谨慎处理，以免影响性能。检测头和损失函数的优化也是重要环节，但可能影响较小。图像输入和数据增强的调整，以及剪枝蒸馏等技术，适用于特定场景，可能带来精度损失。CARAFE，作为ICCV的亮点，凭借其大视野和内容感知处理，对YOLOv8-neck的上采样进行改进，表现出显著优势。

       CARAFE的特点在于其内容感知功能重组，能在大视野下集成上下文信息，动态生成自适应内核，且计算成本低，对对象检测和分割任务有显著提升。以下是其在YOLOv8中的应用代码，具体可咨询获取。

       总的来说，YOLOv9和YOLOv8的改进策略要注重创新和实效，CARAFE的搭建看片源码引入为这类改进提供了有力支持。后续内容将继续探讨其他深度学习算法的改进，对相关领域有兴趣的朋友请关注我，有任何问题可通过留言或私信交流。此外，该方法也适用于YOLOv7、v6等其他目标检测网络。如有需要，别忘了关注并私信获取更多资料哦。

YOLOv8独家原创改进：FPN涨点篇 |多级特征融合金字塔（HS-FPN），助力小目标检测| 年最新论文

       本文独家改进：高层筛选特征金字塔网络（HS-FPN），在小目标检测领域发挥关键作用，显著提升模型对于不同尺度特征的表达能力，从而助力精准小目标检测。

       在BCCD医学数据集上，HS-FPN展现出卓越性能，实现爆炸式提升。

       **MFDS-DETR模型

**

       该模型由论文提出，旨在优化白细胞检测过程，解决传统方法的局限性。HS-FPN作为核心组件，实现多级特征融合，通过高级特征筛选和信息合并，增强模型对不同大小目标的识别能力。

       **架构分解

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       **骨干网**：作为基础，提取原始图像特征，如ResNet或VGG。

       **HS-FPN**：关键模块，通过多尺度特征融合处理白细胞尺度差异问题。

       **编码器**：整合多尺度可变形自注意力模块，优化特征提取。

       **解码器**：预测白细胞位置与类别，利用自注意与交叉可变形注意机制。

       HS-FPN结构包含特征选择与融合模块，通过筛选高层特征并集成低层信息，生成包含丰富语义的特征，增强模型对细微特征的检测能力。

       **整合至YOLOv8

**

       通过核心代码实现，HS-FPN融入YOLOv8框架，提升其小目标检测能力。

YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLOv9的来源博客源码GELAN模块替换C2f结构（附轻量化版本 + 高效涨点版本 + 结构图）

       本文探讨了如何利用YOLOv9中最新的GELAN模块改进YOLOv8的C2f结构。GELAN融合了CSPNet和ELAN的优点，通过RepConv技术提升特征提取效率，同时保持单分支推理结构，以保持较高的推理速度。本文提供了两种版本：轻量化版本（参数量减少万，计算量6.1GFLOPs，效果略逊），适合对参数敏感的用户；高效涨点版本（参数稍多，但性能更好），适合追求更高准确性的用户。选择哪种取决于个人需求。GELAN的原理涉及广义高效层聚合网络，它扩展了ELAN，允许使用不同计算块，以适应各种任务和硬件需求。通过GELAN，YOLOv9旨在提供一个通用且高效的深度学习架构。关于GELAN的详细结构和YOLOv9的yaml文件，都已在文中提供链接，如有疑问，可通过链接联系作者。进一步的改进和结构图分析也在文章中分享。点击链接以获取更多信息。

YOLOv8 深度解析！一文看懂，快速上手实操（附实践代码）

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       计算机视觉研究院主要涉及AI研究和落地实践，着重技术研究与实践落地。每日分享最新论文算法新框架，提供论文一键下载，实战项目分享。公众号ID：计算机视觉研究院 学习群：扫码在主页获取加入方式

       开源地址：github.com/ultralytics/...

       YOLOv8是ultralytics公司年1月日开源的YOLV5的最新版本，支持图像分类、物体检测与实例分割任务，未开源时已吸引用户广泛注意。

       一、前言

       YOLOv8是SOTA模型，建立在YOLV历史成功基础，引入新功能与改进，提升性能与灵活性。特色包括新骨干网络、趣多帮源码新Ancher-Free检测头与新损失函数，支持从CPU到GPU的多种硬件平台。

       YOLO历史简述：YOLO（You Only Look Once）是流行的对象检测与图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon与Ali Farhadi开发，年推出，以高速度与高精度迅速获得关注。

       YOLOv8新特性和可用模型：ultralytics未直接将开源库命名为YOLOv8，将其定位为算法框架，支持YOLV系列模型、非YOLV模型及分类分割姿态估计等各类任务。主要优点是统一框架与扩展性。

       YOLOv8支持多种导出格式，可在CPU与GPU运行。模型每个类别包含五个模型用于检测、分割与分类。YOLOv8 Nano是最快与最小的，而YOLOv8 Extra Large (YOLOv8x)是最准确但最慢的。

       YOLOv8x目标检测与实例分割输出示例。

       如何使用YOLOv8：通过pip安装ultralytics包，确保Python>=3.7与PyTorch>=1.7环境。使用yolo命令直接在命令行界面（CLI）中使用，接受额外参数如imgsz=。详细示例与文档见docs.ultralytics.com/us...

       在笔记本电脑GTX GPU上以接近 FPS的速度运行推理。YOLOv8 Nano模型在几帧中将猫混淆为狗，而使用YOLOv8 Extra Large模型在GTX GPU上的平均运行速度为 FPS。

       实例分割推理结果展示。

       YOLOv8实例分割模型运行简单，通过更改命令中task和model名称实现。平均FPS约为。

       分割图在输出中非常干净，即使猫在最后几帧中躲藏，模型也能检测并分割。

       图像分类推理结果：YOLOv8提供预训练分类模型，使用yolov8x-cls模型对视频进行分类推理。默认使用模型预测的前5个类进行注释，直接匹配ImageNet类名。

       快速检测缺陷，提供重要安全功能。

       计算机视觉在生产线上取代手动零件组装与质量检查。在车内，爱的字体源码为关键安全功能提供动力，如分心驾驶员监控、检测车道偏离、识别其他车辆与行人、读取交通信号。

       持续关注计算机视觉研究院公众号ID：ComputerVisionGzq 学习群：扫码在主页获取加入方式。往期推荐。

YOLO系列又双叒更新！详细解读YOLOv8的改进模块

       在YOLO系列的不断进化中，YOLOv8作为最新版本，带来了多项显著改进。首先，我们回顾一下YOLOv5的结构，为理解YOLOv8的创新铺垫。接下来，我们将深入探讨YOLOv8的改进模块，包括C2f、SPPF、PAN-FPN、Head部分以及损失函数。

       C2f模块是对C3模块的升级，其设计灵感来源于C3模块和ELAN，旨在增强模型的梯度流信息，同时保持轻量化。相较于C3，C2f模块在结构上进行了优化，提供了更丰富的特征表示，助力模型性能提升。

       SPPF模块的改进主要体现在其结构设计上，相比SPP，SPPF通过更高效地融合不同尺度的特征，显著提高了模型在目标检测任务上的表现。这一变化旨在增强模型对不同尺度目标的检测能力。

       PAN-FPN改进了上采样策略，YOLOv8通过去除上采样之前的1×1卷积，直接将Backbone不同阶段输出的特征送入上采样操作，这种简化设计使得模型在保持轻量级的同时，能够更有效地融合多尺度特征，提高检测精度。

       在Head部分，YOLOv8采用了Decoupled-Head设计，配合DFL思想，回归头的通道数调整为4*reg_max形式，这一调整有助于优化模型对目标位置的预测。通过使用VFL Loss作为分类损失，YOLOv8优化了非对称加权操作，更强调正样本的重要性，同时结合CIOU Loss和DFL，进一步提升模型的检测性能。

       标签分配机制方面，YOLOv8放弃了传统的Anchor-Base方法，引入TaskAligned机制，通过分类得分和IoU的高阶组合来衡量任务对齐程度，从而动态关注高质量的Anchor，优化样本匹配过程。

       综上所述，YOLOv8通过一系列模块的改进，旨在提升模型的检测精度、鲁棒性和轻量化性能，为计算机视觉领域带来了新的突破。这一系列改进不仅反映了模型设计的创新，也展示了YOLO系列在不断迭代中对目标检测技术的深入理解与优化。

如何看待yolov8,yolov5作者开源新作,它来了!?

       YOLOv8，ultralytics公司在年1月日开源的YOLOv5的更新版，支持图像分类、物体检测和实例分割任务。在未开源前已引发关注。MMYOLO迅速组织复现，已支持模型推理及部署。YOLOv8建立在YOLO系列的成功基础上，引入新功能和改进，包括新的骨干网络、Ancher-Free检测头及损失函数，可在不同硬件平台上运行。

       ultralytics库定位为算法框架而非特定算法，强调可扩展性，支持非YOLO模型及各类任务。其两个主要优点为框架的灵活性和兼容性。在COCO Val 数据集上，YOLOv8的mAP、参数量和FLOPs显著提升，但N/S/M模型的参数量和FLOPs增加，推理速度相比YOLOV5有所下降。

       YOLOv8复现与YOLOv5相比改动不大，但引入了TOOD的TaskAlignedAssigner作为正负样本分配策略，并采用DFL损失函数。训练策略从个epoch提升至个，导致训练时间增加。推理过程与YOLOv5相似，仅需将DFL形式的bbox转换为标准形式。

       MMYOLO提供YoloV8的训练及推理过程可视化工具，包括特征图可视化。通过一系列步骤，用户可方便地可视化特征分布情况，辅助理解模型工作原理。

       YOLOv8作为包含图像分类、Anchor-Free检测及实例分割的高效算法，其设计参考了当前优秀的YOLO改进算法，实现了新的SOTA。同时，它还推出一个全新的框架，但此框架仍处于早期阶段，还需不断完善。尽管时间仓促，官方代码还在更新中，如有不准确之处，欢迎提出批评与建议。MMYOLO将尽快跟进并复现该算法，敬请期待。

一种基于YOLOv8改进的高精度红外小目标检测算法 （原创自研）

       基于YOLOv8的高精度红外小目标检测算法详解

       本文介绍了一种创新的算法，它针对红外小目标检测任务进行了显著优化，实现了高精度的提升。其关键改进包括：

       SPD-Conv的引入，特别在处理低分辨率图像和小目标时表现出卓越性能，显著增强模型在困难任务中的处理能力。

       Wasserstein Distance Loss的应用，通过改进的边界框相似度衡量，提升了小目标检测的准确性，如在YOLOv8中，map@0.5 从0.提升至0.，显示出显著效果。

       YOLOv8的Conv部分采用了cvpr中的DynamicConv，这有助于模型的轻量化和性能优化。

       该算法的原创性在于其创新组合，适用于多个小目标检测任务，且在实验验证中取得了显著的提升。AI小怪兽作为YOLO系列的资深玩家，拥有丰富的优化和模型轻量化经验，他的研究系列包括《YOLOv8原创自研》、《YOLOv7魔术师》等，备受好评。

       针对小目标检测的挑战，如小样本、位置多样性缺失和anchor匹配问题，算法进行了针对性的解决。例如，通过定义小目标的标准，如长宽乘积与图像的比率小于3%，以及数据增强策略，来改善模型的泛化性能。

       数据集方面，如Single-frame InfraRed Small Target，提供了张样本，经过数据增强后，用于训练和测试，展示算法在实际环境中的效能。

       获取源码和更多详情，请关注博主的博客或点击下方名片获取途径。原文链接在此：blog.csdn.net/m0_...

口罩类型分类检测系统：融合FasterNet的改进YOLOv8

       近年来，全球突发公共卫生事件频发，人们对于个人防护意识的提升和口罩的广泛使用成为常态。口罩作为重要的个人防护装备，对病毒和细菌传播的预防具有重要意义。然而，随着市场口罩种类增多，准确分类和检测不同类型的口罩成为关键问题。传统的手动视觉方法在效率和准确性方面存在局限，开发自动化口罩分类检测系统具有重要实际价值。

       深度学习技术的快速发展，尤其是YOLO（You Only Look Once）算法的高效性与准确性，为解决口罩分类检测问题提供了新思路。然而，YOLO算法在小目标检测方面存在局限性，且对不同口罩类型的准确分类能力有待提高。本研究旨在改进YOLOv8算法，融合FasterNet的思想，设计一种高效准确的口罩类型分类检测系统。

       研究工作主要包括以下几个方面：改进YOLOv8算法，提高对小目标的检测能力和稳定性；引入FasterNet加速系统运行速度；通过大规模实验验证系统性能，与传统方法进行对比，展示改进方法的有效性和实用性。

       改进YOLOv8算法，通过调整网络结构和参数设置，增强对小目标的检测效果。引入FasterNet的轻量级目标检测网络，结合YOLOv8实现快速准确的口罩分类检测，同时提高系统的实时性和效率。

       通过实验评估验证改进方法的有效性，使用大规模数据集训练和测试系统，比较其性能与传统方法。在公共场所、医疗机构、交通枢纽等场景应用系统，实现自动化检测和分类，提高口罩使用效果和防护效果。

       成果具有实际应用价值，广泛应用于各类场所，提高口罩管理效率。同时，研究方法和思路对其他目标检测领域具有参考意义，推动深度学习技术在实际应用中的发展。

       项目包括口罩数据集收集、标注与整理，数据集结构设计，模型训练、核心代码讲解（predict.py、train.py、backbone\CSwomTramsformer.py），系统整体结构与功能概述，YOLOv8与FasterNet的介绍，以及训练结果可视化分析。

       系统整体结构分为多个模块，如数据集管理、模型训练、核心代码实现等。具体功能包括基于YOLOv8改进的分类检测、FasterNet加速、训练结果可视化分析等。

       YOLOv8网络架构从主干网络（CSP架构、C2f模块）、颈部（PAN-FPN结合）、头部（解耦头与无锚点检测）、预测层等方面进行介绍。FasterNet则采用简单而高效的架构，包括嵌入层、合并层、FasterNet块、标准化和激活层、全局平均池化等。

       训练结果包括损失函数、精确率、召回率、mAP、学习率等指标的可视化分析。训练过程中的损失减少、指标变化、学习率调整等提供模型性能的直观了解。

       系统整合包含完整源码、数据集、环境部署教程、自定义UI界面等内容，提供全面的技术支持与应用指导。

       参考文献涵盖了学术研究、深度学习方法、图像处理技术、机器学习算法等，为项目的理论基础与实践应用提供支持。