速递 | YOLOv8模型改进的N种方法

 
   

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YOLOv8源码到底在哪?

很多人也想跟修改YOLOv5源码一样的方式去修改YOLOv8的源码,但是在github上面却发现找到的YOLOv8项目下面TAG分支是空的,然后就直接从master/main下面把源码克隆出来一通修改了,其实这种方式风险很高,而且也不是正确的选择,原因在于Master/main分支是工作跟合并的代码主仓,不是发布的版本代码,开源项目团队开发者随时随地都在修改代码,很可能导致引入新BUG,直接使用master/main分支的下面的代码会有两个致命问题:

1. 无法标记版本信息
2. 无法确信代码的是否含有致命BUG

灵魂拷问,YOLOv8对应版本的源代码究竟在哪里?其实对Python安装包稍微了解一下你就知道了,以我自己为例,我是用pip方式安装YOLOv8的,查找一下安装好的YOLOv8包目录应该如下(默认情况下):

速递 | YOLOv8模型改进的N种方法_第1张图片

C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Lib\site-packages

然后找到下面的两个文件夹,源码就在这里了。

速递 | YOLOv8模型改进的N种方法_第2张图片

YOLOv8添加注意力模块-即插即用

分别修改YOLOv8的模型描述文件yolov8.yaml,模型加载与定义文件task.py与模块结构化实现文件block.py,支持以下视觉注意力模块即插即用。

速递 | YOLOv8模型改进的N种方法_第3张图片

YOLOv8添DCN模块-极限涨点

分别修改YOLOv8的模型描述文件yolov8.yaml,模型加载与定义文件task.py与模块结构化实现文件block.py,支持以下视觉注意力模块即插即用。

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YOLOv8改进各种魔方

将YOLOv8的主干网络backbone部分,替换为最新的SOTA主干网络,提升特征提取能力,替换为轻量级骨干网络,裁剪减少层数输出,挖掘模型轻量化极限性能。改进输出层数目适用不同场景的对象检测,改进输入图像分辨率实现无痛涨点,以上都是小编的妄想,请慎用。

下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程

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下载2:Python视觉实战项目52讲
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下载3:OpenCV实战项目20讲
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