YOLOv8改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)

一、本文改进

本文给大家带来的改进机制是CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点,这个结构配合在一起只能说是完美的融合,看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的,但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的,所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合,我也将其进行了实验,在我的数据上已经做到了完美涨点! ,我之前发的Damo-YOLO和CCFM-SENetV2均有人和我反应已经涨点了,均有聊天记录证明,所以想要发文章的读者可以趁早入手本专栏,快人一步,同时本融合机制参数量也有大幅度下降,相较于原先下降了百分之如下,可以说既轻量又提点。

(这里说一下为啥多发CCFM的融合因为其是今年最近新出的Neck结构非常轻量化,同时精度还不低结构还简单,后面我也会出一些分割的检测头融合改进,本文提供两种yaml文件,一种轻量化精度略微上涨,一种参数量大一点但是也是轻量化一些,精度更高)

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOL

你可能感兴趣的:(YOLOv8有效涨点专栏,YOLO,深度学习,人工智能,pytorch,python,计算机视觉,目标检测)