本文主要是介绍YoloV8改进策略：复现HIC-YOLOv5，打造HIC-YOLOv8，用于小物体检测，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 摘要
- 论文《HIC-YOLOv5：改进的YOLOv5，用于小物体检测》
- 1、简介
- 2、相关工作
- 3、方法
- 4、实验结果
- 5、结论
- Yolov8官方结果
- CBAM注意力机制
- Involution内卷
- 安装mmcv库
摘要
HIC-YOLOv5主要贡献可以总结如下：
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额外的预测头专为小物体设计。它在更高分辨率的特征图中检测物体，这些特征图包含更多关于微小和小物体的信息。
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添加了一个内卷积块作为主干和颈部之间的桥梁，以增加特征图的通道信息。
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在主干的末端应用了CBAM，从而提取了更多重要的通道和空间信息，同时忽略了冗余的信息。
结果表明，HIC-YOLOv5在VisDrone-2019-DET数据集上的mAP@[.5:.95]提高了6.42%，mAP@0.5提高了9.38%。
我们参照HIC-YOLOv5，将这些改进用于YoloV8，效
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