静静AI学堂
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YoloV8改进策略：复现HIC-YOLOv5，打造HIC-YOLOv8，用于小物体检测

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：

  • 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。

  • 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。

  • 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%，[email protected]提高了9.38%。

我们参照HIC-YOLOv5，将这些改进用于YoloV8，效

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