静静AI学堂
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YoloV8改进策略：Hiera改进YoloV8，实现精度和速度的双提升！

文章目录

  • 论文：《Hiera:一个没有花哨的分层视觉转换器》
  • 1、简介
  • 2、相关工作
  • 3、方法
    • 3.1、准备MViTv2
    • 3.2、简化MViTv2
  • 4、MAE 消融
  • 5、视频结果
  • 6、图像结果
    • 6.1、在ImageNet-1K上的性能
    • 6.2、迁移学习实验
  • 7、结论
  • A、实现细节
    • A.1、视频实验
    • A.2、图像实验
    • A.3、速度基准测试
  • B、从零开始监督训练
  • YoloV8的官方结果
  • 改进一：使用HieraBlock替换C2f中的Bottleneck，构造全新的C2f_Hiera模块

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