YOLOV8添加SKATTENTION

2024-05-02 02:36

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修改ultralytics.nn.modules._init_.py

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https://blog.csdn.net/weixin 42878111/article/details/136060087

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最后输出层不一样。

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YOLOv8/v10+DeepSORT多目标车辆跟踪（车辆检测/跟踪/车辆计数/测速/禁停区域/绘制进出线/绘制禁停区域/车道车辆统计）

01：YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪该项目利用YOLOv8作为目标检测模型，DeepSort用于多目标跟踪。YOLOv8负责从视频帧中检测出车辆的位置，而DeepSort则负责关联这些检测结果，从而实现车辆的持续跟踪。这种组合使得系统能够在视频流中准确地识别并跟随特定车辆。 02：YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪 + 任意绘制进出线在此基础上增加了用户

YOLOv8改进实战 | 注意力篇 | 引入CVPR2024 PKINet 上下文锚点注意力CAAttention

YOLOv8专栏导航：点击此处跳转前言 YOLOv8 是由 YOLOv5 的发布者 Ultralytics 发布的最新版本的 YOLO。它可用于对象检测、分割、分类任务以及大型数据集的学习，并且可以在包括 CPU 和 GPU 在内的各种硬件上执行。 YOLOv8 是一种尖端的、最先进的 (SOTA) 模型，它建立在以前成功的 YOLO 版本的基础上，并引入了新的功能和改进，以

【YOLO 系列】基于YOLOV8的智能花卉分类检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】

前言：花朵作为自然界中的重要组成部分，不仅在生态学上具有重要意义，也在园艺、农业以及艺术领域中占有一席之地。随着图像识别技术的发展，自动化的花朵分类对于植物研究、生物多样性保护以及园艺爱好者来说变得越发重要。为了提高花朵分类的效率和准确性，我们启动了基于YOLO V8的花朵分类智能识别系统项目。该项目利用深度学习技术，通过分析花朵图像，自动识别并分类不同种类的花朵，为用户提供一个高效的花朵识别

YOLOv8改进 | Conv篇 | YOLOv8引入DWR

1. DWR介绍 1.1 摘要：当前的许多工作直接采用多速率深度扩张卷积从一个输入特征图中同时捕获多尺度上下文信息，从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而，这种设计可能会因为结构和超参数的不合理而导致多尺度上下文信息的访问困难。为了降低多尺度上下文信息的绘制难度，我们提出了一种高效的多尺度特征提取方法，将原始的单步方法分解为区域残差-语义残差两个步骤。在该方法中，多速率深度扩张卷积

yolov8 pt转onnx

第一步：安装onnx pip install --upgrade onnx 第二步：将以下代码创建、拷贝到yolov8根目录下。具体代码test.py： from ultralytics import YOLO# Load a modelmodel = YOLO('yolov8n.pt') # load an official model# Export the model

目标检测-YOLOv8

YOLOv8 YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，它在 YOLOv7 的基础上进行了多项改进，主要侧重于进一步提升推理速度、检测精度以及模型的通用性。与之前版本相比，YOLOv8 引入了新的技术和优化策略，使其在多个方面更具优势。相比 YOLOv7 的改进与优势更加轻量化的网络架构 YOLOv8 进一步简化了网络结构，引入了新型的 EfficientRep 主干网络，在保证性能

基于yolov8的包装盒纸板破损缺陷测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的包装盒纸板破损缺陷检测系统是一种高效、智能的解决方案，旨在提高生产线上包装盒纸板的质量检测效率与准确性。该系统利用YOLOv8这一前沿的深度学习模型，通过其强大的目标检测能力，能够实时识别并标记出包装盒纸板上的各种破损缺陷，如划痕、撕裂、孔洞等。在系统中，首先需对包含破损缺陷的包装盒纸板图像进行数据采集和标注，形成训练数据集。随后，利用这些数据进行模型训练，使

爆改YOLOv8|利用yolov10的SCDown改进yolov8-下采样

1, 本文介绍 YOLOv10 的 SCDown 方法来优化 YOLOv8 的下采样过程。SCDown 通过点卷积调整通道维度，再通过深度卷积进行空间下采样，从而减少了计算成本和参数数量。这种方法不仅降低了延迟，还在保持下采样过程信息的同时提供了竞争性的性能。关于SCDown 的详细介绍可以看论文：https://arxiv.org/pdf/2405.14458 本文将讲解如何将SCDow

基于yolov8的NEU-DET钢材缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】基于YOLOv8的NEU-DET钢材缺陷检测系统是一种创新的解决方案，旨在通过深度学习技术实现对钢材表面缺陷的自动检测和识别。该系统利用YOLOv8算法，该算法以其高效、准确和实时检测的特点著称。 NEU-DET数据集为该系统提供了丰富的训练资源，涵盖了热轧带钢的六种典型表面缺陷，包括轧制氧化皮、斑块、开裂、点蚀表面、内含物和划痕，每种缺陷均有大量样本，确保了模型的全面性和准确性

yolov8-obb旋转目标检测onnxruntime和tensorrt推理

onnxruntime推理导出onnx模型： from ultralytics import YOLOmodel = YOLO("yolov8n-obb.pt") model.export(format="onnx") onnx模型结构如下： python推理代码： import cv2import mathimport numpy as npimport onnxr

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