YOLOv8改进 | 2023 | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF(全网独家改进)

本文主要是介绍YOLOv8改进 | 2023 | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF(全网独家改进),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!

一、本文介绍

本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型中的AIFI模块间去替换YOLOv8中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型,其作为一种基于Transformer的检测方法,相较于传统的基于卷积的检测方法,提供了更为全面和深入的特征理解,将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv8往往能够达到一些特殊的效果(我个人猜测,所以我进行了一些实验来验证这一点),我将RT-DETR的AIFI模块和Conv模块融合在一起添加到了YOLOv8中。亲测这一改进并不一定能够提高精度我用了三个数据集来试(没有涨点就是没有涨点,我不能够没有涨点还去告诉你涨点这样也耽误大家的时间),但为啥要发出来这个AIFI首先其能够达到轻量化模型的作用的,其次其能够和RT-DETR模型的其他模块融合可以达到好的效果。所以发出来想要给的是轻量化读者来使用的,因为发论文并不一定要提高精度轻量化模型也是一个方向。

(我实测直接替换SPPF是有降点的在我测试的三个数据集,所以我参考了RT-DETR模型的网络结构在AIFI之后额外添加一个Conv模块)

(说一下这里为啥给到三颗星,因为这个改进机制无非就是替换SPPF对于我们的模型没有特别大的改动涨点效果也比较一般,其主要需要配和其它的RT-DETR模型来综合改进YOLOv8,如果单独使用比较适合轻量化的读者)

推荐指数:⭐⭐⭐

专栏回顾:

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