sppf专题

SPP/SPPF/Focal Module

一、在图像的分类任务重，卷积神经网络（CNN）一般含有5层：输入层卷积层激活层池化层全连接层 · 全连接层通常要求输入为一维向量。在CNN中，卷积层和池化层的输出特征图会被展平（flatten）为一维向量，然后作为全连接层的输入。因此，全连接层对输入的尺寸有严格要求。 · 第一个全连接层的输入维度必须与前一层展平后的特征向量的长度一致，这就要求前面的卷积和池化层的输出特征图尺寸必须经过

YOLOv8改进 | SPPF | 具有多尺度带孔卷积层的ASPP【CVPR2018】

💡💡💡本专栏所有程序均经过测试，可成功执行💡💡💡 专栏目录：《YOLOv8改进有效涨点》专栏介绍 & 专栏目录 | 目前已有40+篇内容，内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进——点击即可跳转 Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP) 是一种在深度学习框架中用于语义分割的网络结构，它旨

特征融合篇 | YOLOv8改进之利用新的空间金字塔池化FocalModulation取代SPPF

前言：Hello大家好，我是小哥谈。Focal Modulation Networks（FocalNets）的基本原理是替换自注意力（Self-Attention）模块，使用焦点调制（focal modulation）机制来捕捉图像中的长距离依赖和上下文信息。本文所做的改进是将新的空间金字塔池化FocalModulation取代SPPF模块。🌈 目录

特征融合篇 | 利用RT-DETR的AIFI去替换YOLOv8中的SPPF（附2种改进方法）

前言：Hello大家好，我是小哥谈。RT-DETR模型是一种用于目标检测的深度学习模型，它基于transformer架构，特别适用于实时处理序列数据。在RT-DETR模型中，AIFI（基于注意力的内部尺度特征交互）模块是一个关键组件，它通过引入注意力机制来增强模型对局部和全局信息的处理能力。🌈 目录 🚀1.基础概念

【YOLOv5改进系列(9)】高效涨点----使用CAM（上下文增强模块）替换掉yolov5中的SPPF模块

文章目录 🚀🚀🚀前言一、1️⃣ CAM模块详细介绍二、2️⃣CAM模块的三种融合模式三、3️⃣如何添加CAM模块3.1 🎓 添加CAM模块代码3.2 ✨添加yolov5s_CAM.yaml文件3.3 ⭐️修改yolo.py文相关文件四、4️⃣实验结果4.1 🎓 yolov5基准模型4.2 ✨使用CAM的weight连接方式4.3 ⭐️用CAM的adaptive连接方式4.

YOLOv8-Seg改进：SPPF涨点篇 |引入YOLOv9的SPPELAN

🚀🚀🚀本文改进：SPP创新结合ELAN，来自于YOLOv9，助力YOLOv8，将SPPELAN代替原始的SPPF 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研； 1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg； 2）模型创新，提升分割性能； 3）独家自研模块助力分割；

YOLOv7创新改进：SPPF创新涨点篇 | SPPELAN：SPP创新结合ELAN ，效果优于SPP、SPPF| YOLOv9

💡💡💡本文独家改进：新颖SPPF创新涨点改进，SPP创新结合ELAN，来自于YOLOv9，助力YOLOv7，将SPPELAN代替原始的SPPF SPPELAN结构图如下： 💡💡💡在多个私有数据集和公开数据集VisDrone2019、PASCAL VOC实现涨点收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_6377

YOLOv5改进 | SPPF篇 | 利用YOLOv9最新的SPPELAN模块改进SPPF（全网独家创新，附手撕结构图）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的YOLOv9其中提出的SPPELAN模块来改进SPPF，其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍，只是在其项目文件中用到了，我将其整理出来用于我们的YOLOv5的项目，同时空间金字塔池化作为我们YOLOv5中的一个比较独特的存在其的改变并不会影响我们的模型其它的改进太多，所以如果你融合方面比较困难，可以尝试替换一下SP

YOLOv5改进 | 一文汇总：如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头

一、本文介绍本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲解一遍如何修改，就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程，大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码，从这篇文章学会如何去添加到你的

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ，助力自动驾驶（一）

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。 💡💡💡加入 DCNv4结合SPPF mAP@0.5由原始的0.682提升至0.694 1.暗光低光数据集ExDark介绍低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等1

基于YOLOv8的工业油污缺陷检测，多种优化方法---SPPF创新结构，重新设计全局平均池化层和全局最大池化层（三）

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了工业油污缺陷检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。 💡💡💡加入SPPF_improve mAP@0.5由原始的0.648提升至0.699 1.工业油污数据集介绍三星油污缺陷类别：头发丝和小黑点，["TFS","XZW"] 数据集大小：660张数据集地址：https://download.csdn

基于YOLOv8的水下生物检测，多种优化方法---DCNv4结合SPPF，效果秒杀DCNv3，涨点两个点（四）

💡💡💡本文主要内容:详细介绍了水下生物检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。 💡💡💡加入DCNv4_SPPF mAP@0.5由原始的0.522提升至0.543 1.水下生物检测数据集介绍水下生物检测类别： 0: echinus1: holothurian2: scallop3: starfish4: waterweeds

YOLOv8全网首发：新一代高效可形变卷积DCNv4如何做二次创新？高效结合SPPF

💡💡💡本文独家改进：DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能，与YOLOv8 SPPF高效结合收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！！ 💡💡💡 2024年计算机

解读SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC

SPP与SPPF 一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？通常来说，我们有以下几种方法：（1）对输入进行resize操作，让他们统统变成你设计的层的输入规格那样。但是这样过于暴力直接，可能会丢失很多信息或者多出很多不该有的信息（图片变形等），影响最终的结果。（2）替换网络中的全连接层，对最后的卷积层使用globa

解读SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC

SPP与SPPF 一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？通常来说，我们有以下几种方法：（1）对输入进行resize操作，让他们统统变成你设计的层的输入规格那样。但是这样过于暴力直接，可能会丢失很多信息或者多出很多不该有的信息（图片变形等），影响最终的结果。（2）替换网络中的全连接层，对最后的卷积层使用globa

YOLOv5改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF（精度更高的空间金字塔池化）

一、本文介绍本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPF（快速空间金字塔池化）模块。FocalModulation是今年新提出的特征增强方法，它利用注意力机制来聚焦于图像中的关键区域，从而提高模型对这些区域的识别能力。与SPPF相比，FocalModulation不仅能够处理不同尺寸的输入图像，还能更精确地识别和定位图像中的对象。这一技术特别适用于处理那些难

YOLOv8算法改进【NO.92】使用大核分离卷积注意力模块Large Separable Kernel Attention（LSKA）改进SPPF模块

前言 YOLO算法改进系列出到这，很多朋友问改进如何选择是最佳的，下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看，按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通：第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接将Backbone替换掉，理由是这种改进如果有效果，那么改进点就很

YOLOv5独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积提升感受野

💡💡💡本文自研创新改进：SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积，使SPPF增加大kernel，提升感受野，最终提升检测精度收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创），适合paper ！！

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）

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-

YOLOv8改进 | 2023 | FocalModulation替换SPPF（精度更高的空间金字塔池化）

一、本文介绍本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPF（快速空间金字塔池化）模块。FocalModulation是今年新提出的特征增强方法，它利用注意力机制来聚焦于图像中的关键区域，从而提高模型对这些区域的识别能力。与SPPF相比，FocalModulation不仅能够处理不同尺寸的输入图像，还能更精确地识别和定位图像中的对象。这一技术特别适用于处理那些难

YOLOv5算法进阶改进（7）— 将主干网络SPPF更换为SimSPPF / SPP-CSPC / SPPF-CSPC

前言：Hello大家好，我是小哥谈。SimSPPF是YOLOv6中提出的一种改进的空间金字塔池化方法，它是SPPF的升级版。SimSPPF通过在不同尺度上使用不同大小的池化核来提取特征，从而提高了检测器的性能。与SPPF相比，SimSPPF可以在不增加计算成本的情况下提高检测器的性能。本节课就教大家如何将主干网络中的SPPF更换为SimSPPF / SPP-CSPC / SPPF-CSPC，

YOLOv8添加AIFI（Attention-based Intrascale Feature Interaction模块替换SPPF模块）

1. 引言 1.1 相关介绍模块名称：Attention-based Intrascale Feature Interaction 论文名称：RT-DETR: DETRs Beat Yolos on Real-time Object Detection 这是论文中的图，此处将其中的AIFI模块拿过来改进YOLOv8。 1.2 其他可改进SPPF模块如何修改：YOLOv8修改特征金字塔

YOLOv8修改特征金字塔（替换SPPF模块）

1.引言 1.1 引言修改特征金字塔模块，即SPPF模块是YOLOv8改进中非常常见的一个改进点。以下将介绍如何在yolov8中修改SPPF模型。 2.2 常见特征金字塔模块常见特征金字塔可以看此贴：常见特征金字塔模块代码实现 1.3 本文示例本文使用SimSPPF模块作为示例，SimSPPF模块是美团YOLOv6提出的模块，与SPPF只相差了一个激活函数，将Silu激活函数改