Sep, 2023

HIC-YOLOv5：改进的YOLOv5用于小物体检测

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TL;DR在小物体检测领域，针对计算代价大且预测性能有待提高的问题，提出了一种改进的YOLOv5模型：HIC-YOLOv5。它通过添加特定于小物体的额外预测头部以提供更高分辨率的特征图进行更精确的预测，采用了involution块在主干网和neck之间以增加特征图的通道信息，并在主干网的末端应用了一种名为CBAM的注意力机制，从而不仅减少了与先前方法相比的计算代价，还加强了通道和空间域中的重要信息。在VisDrone-2019-DET数据集上，HIC-YOLOv5的mAP@[.5:.95]提高了6.42%，[email protected]提高了9.38%。
发现论文，激发创造
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    Sep, 2022

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    Jan, 2024

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    Feb, 2024

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    Mar, 2024

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    May, 2024

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    本文综述了YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的演进，着重介绍了YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10。分析了这些版本的架构改进、性能提升以及在边缘部署方面的适用性。研究结果表明在准确性、效率和实时性能方面不断取得了进展，并强调了它们在资源受限环境中的适用性。本综述提供了模型复杂性和检测准确性之间的权衡，为选择特定边缘计算应用的最合适的YOLO版本提供指导。

    Jul, 2024

  • 增强YOLOv8的小物体检测在交通场景中的应用

    本研究针对远程相机捕捉到的小物体检测挑战，提出了SOD-YOLOv8模型，专门设计用于处理大量小物体的场景。通过改进YOLOv8的多路径融合和引入新的检测层，SOD-YOLOv8显著提高了检测精度，在动态的交通场景中展现出优越的性能，证明了其在实际应用中的可靠性和有效性。

    Aug, 2024

  • YOLOv8是什么：下一代目标检测器内部特征的深入探索

    本研究针对YOLOv8目标检测模型进行了详细分析，解决了现有模型（如YOLOv5）在架构和性能改进方面的不足。论文介绍了包括CSPNet骨干网、FPN+PAN颈部结构等关键创新，展现了YOLOv8在多个基准测试上的高准确率和实时能力，强调了其开发者友好的增强功能，使得模型训练和部署更加便捷。该研究为目标检测领域的前沿解决方案奠定了基础。

    Aug, 2024

  • YOLOv9是什么：下一代目标检测器内部特征的深入探索

    本研究针对YOLOv9目标检测模型进行全面分析，填补了对其架构创新、训练方法及性能改进的认识空白。论文提出了新的特征提取和梯度流技术，如通用高效层聚合网络（GELAN）和可编程梯度信息（PGI），显著提升了检测精度和效率，展示了YOLOv9在多项基准测试中的优越表现，确立了其在实时目标检测中的领先地位。

    Sep, 2024

  • YOLOv11：关键架构创新概述

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    Oct, 2024