C2f

YOLOv8改进策略【注意力机制篇】| EMA 即插即用模块，提高远距离建模依赖（含C2f二次创新）

一、本文介绍本文记录的是基于EMA模块的YOLOv8目标检测改进方法研究。EMA认为跨维度交互有助于通道或空间注意力预测，并且解决了现有注意力机制在提取深度视觉表示时可能带来的维度缩减问题。在改进YOLOv8的过程中能够为高级特征图产生更好的像素级注意力，能够建模长程依赖并嵌入精确的位置信息。专栏目录：YOLOv8改进目录一览|涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Ne

Limiiiing·2025-03-13 06:14

AI：236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升

正在不断更新中~文章目录1.通过RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点2.理论

一键难忘·2025-02-16 13:14

YOLO架构改进研究-用GELAN模块替代C2f结构的性能分析与实现【附核心实战代码】

正在不断更新中~YOLO架构改进研究-用GELAN模块替代C2f结构的性能分

一键难忘·2025-02-06 04:19

深度学习模块C2f代码详解

C2f是一个用于构建卷积神经网络（CNN）的模块，特别是在YOLOv5和YOLOv8等目标检测模型中。

你是狒狒吗·2025-01-18 12:44

YOLOV8改进-C2f添加Deformable Conv V2

目录1DeformableConvV2介绍2YOLOV8添加DeformableConvV22.1代码添加到Blocks2.1.1C2f_DCN代码2.1.2加入_all_导入2.1.3加入modules导入2.2添加至运行模块tasks2.2.1导入包2.2.2解析参数添加2.3在_init_中增加名称2.4模型配置文件yaml替换1DeformableConvV2介绍论文地址:https://

森爱。·2024-09-14 06:36

YOLOv9独家原创改进|使用可改变核卷积AKConv改进RepNCSPELAN4

RepNCSPELAN4是YOLOv9中的特征提取模块，类似YOLOv5和v8中的C2f与C3模块。

今天炼丹了吗·2024-09-09 04:48

YOLOv8中的C2f模块代码详解

C2f模块代码详解1.C2f模块组成2.C2f模块作用3.具体流程4.代码实现5.关键组件和参数说明6.运行流程7.输入输出示例在YOLOv8网络结构中，C2F模块（CSPBottleneckwith2Convolutions

王了了哇·2024-09-01 12:53

【YOLOv10改进[Conv]】感受野注意力卷积RFAConv（2024.3）| 使用RFAConv 改进C2f + 含全部代码和详细修改方式

本文将进行使用RFAConv改进C2f，助力YOLOv10目标检测效果，文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。改进前和改进后的参数对比：

Jackilina_Stone·2024-08-26 19:17

YOLOv8 : 网络结构

一.YOLOv8网络结构1.BackboneYOLOv8的Backbone同样参考了CSPDarkNet-53网络，我们可以称之为CSPDarkNet结构吧，与YOLOv5不同的是，YOLOv8使用C2f

赛先生.AI·2024-02-08 03:10

关于yolov8的一些模块

1、c2f对于yolov8的c2f模块，就是上一层的输出被split成了两部分，一部分不动，另一部分经过conbnsilu提取特征在拼回去，结构图如下：onnx的netron图如下：(1)c2f(2)bottleneck2

lindsayshuo·2024-02-07 09:29

简单了解YOLOv8

模型框架YOLOv5中的C3替换为更精简的C2f，即增加了更多的跳跃连接和split操作；Backbone中C2f的block数从3-6-9-3改成了3-6-6-3；耦合头变成了解耦头，分类和回归分为两个分支分别进行

望外追晚·2024-02-01 15:45

YOLOv5中Ghostbottleneck结构shortcut=True和shortcut=False有什么区别

实际上不只是Ghostbottleneck具有残差连接，在C3、C2f等具有Bottleneck模块的结构均可根据此例举

梦在黎明破晓时啊·2024-01-24 13:52

yolov8改进之FasterBlock

本文详细介绍了如何使用FasterNet中的FasterBlock替换YOLOv8的C2f中Bottleneck模块，并且使用修改后的yolov8进行目标检测训练与推理。

qq_41920323·2024-01-23 10:47

【保姆级教程|YOLOv8添加注意力机制】【2】在C2f结构中添加ShuffleAttention注意力机制并训练

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-01-19 01:23

【保姆级教程|YOLOv8改进】【3】使用FasterBlock替换C2f中的Bottleneck

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-01-19 01:23

YOLOv8融合改进更换检测头为Detect_DyHead同时添加C2f-EMSC和C2f-EMSCP模块

Detect为Detect_Dyhead-CSDN博客）C2f-EMSC和C2f-EMSCP：（YOLOv8改进之多尺度转换模块C2f-EMSC和C2f-EMSCP-CSDN博客）二、算法实现1、将检测头和C2f

学yolo的小白·2024-01-04 13:13

YOLOv8改进之C2f-DBB(C2f模块中融合多元分支模块Diverse Branch Block )

一、多元化分支DiverseBranchBlock模块论文论文地址：2103.13425.pdf(arxiv.org)二、C2f-DBB模块结构DBB模块旨在提高网络的特征提取能力。它类似于Inception模块，由多个分支组成，每个分支使用不同大小的卷积核进行特征提取。主要由多分支设计：DBB由多个卷积分支组成，每个分支使用不同大小的卷积核来捕获不同尺度下的特征。常见的分支包括使用1x1、3x3

学yolo的小白·2024-01-01 20:31

MATLAB算法实战应用案例精讲-【目标检测】YOLOV8（补充篇）

目录前言几个高频面试题目C2f模块是什么？与C3有什么区别？YOLOv5与YOLOv8的YAML对比

林聪木·2024-01-01 18:23

YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

YOLOv8改进有效系列目录前言Hello，各位读者们好本专栏自开设两个月以来已经更新改进教程60余篇其中包含C2f、主干、检测头、注意力机制、Neck多种结构上创新，也有损失函数和一些细节点上的创新。

Snu77·2023-12-31 18:39

【YOLO系列】YOLOv8 -【教AI的陶老师】

【获得不同尺寸的输出】c2f详细结构yolov8损失函数与yolov5的区别yolov8模型结构图详细结构图这样搞有什么意义？

联系丝信·2023-12-31 16:42

【yolov8】与yolov5的区别及改进详解

yolo目标检测原理yolov5详解yolov8yolov8结构图Conv模块C2f模块和C3模块耦合头CoupledHead和解耦头DecoupledHeadAnchor-Based和Anchor-freeAn

嘿♚·2023-12-05 22:10

【超越V8】融合YOLOv8＆7的C2f改进YOLOv5的遥感图像云区识别系统

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义随着遥感技术的快速发展，遥感图像在各个领域中得到了广泛的应用，特别是在农业、城市规划、环境监测等方面。遥感图像中的云区是一个重要的信息源，它可以提供有关天气、气候和环境变化的关键数据。因此，准确地识别和分析遥感图像中的云区对于相关研究和应用具有重要

xuehaikj·2023-12-03 12:36

YoloV8改进策略：三元注意力，小参数大能力，即插即用，涨点自如

文章目录摘要三元注意力机制三元组注意力机制的优点YoloV8实验结果三元注意力代码改进一：将三元注意力加入到C2f模块中，重构C2f模块改进方法测试结果改进二：将三元注意力加入到主干网络后面改进方法测试结果总结摘要注意力机制在计算机视觉领域得到了广泛的研究和应用

静静AI学堂·2023-12-01 19:12

唯品会纽约时装周开启95后时装秀消费C2F时代真的要来了！

纽约时间2017年2月13日（北京时间2月14日），纽约时代广场大屏幕亮起“中国95后流行大数据先锋时装秀”，好奇的路人纷纷驻足！看看屏幕上的那句话：Al-inspiredshowunveilscolortrendsofChina’spost95s.关键词AI（人工智能），Show（大秀），ColorTrends（颜色趋势），post95s（95后），这些词酷毙了！这是唯品会联合腾讯QQ空间和知名

智能相对论·2023-11-30 20:02

深度学习（一）：Pytorch之YOLOv8目标检测

ConvSPPFBottleneckConcatUpsampleC2fBackbone----->Neck------>headBackdone1.第一个卷积层的kernel从6x6变成了3x32.所有的C3模块换成C2f

从零开始的奋豆·2023-11-30 00:07

YOLOv8改进 | 2023 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测（附修改后的C2f+Bottleneck）

一、本文介绍本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块，主要针对的是小目标检测，主要创新点可以总结如下：多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR

Snu77·2023-11-30 00:25

YoloV8改进策略：Intel的多维动态卷积，涨点更轻松

文章目录摘要结果比较官方结果改进策略改进一：使用ODConv替换Bottleneck中卷积改进方法测试结果改进二：使用ODConv替换Bottleneck和C2f中的卷积改进方法测试结果1测试结果2测试结果

静静AI学堂·2023-11-25 15:43

YoloV8改进策略：Hiera改进YoloV8，实现精度和速度的双提升！

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

静静AI学堂·2023-11-24 10:58

YOLOV8改进：在C2f模块不同位置添加GAM注意力机制，有效涨点!

1.该文章属于YOLOV5/YOLOV7/YOLOV8改进专栏，包含大量的改进方式，主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。2.提供更加详细的改进方法，如将注意力机制添加到网络的不同位置，便于做实验，也可以当做论文的创新点。2.涨点效果：添加GAM，经过测试，有效涨点。论文地址目录1.步骤一2.步骤二

dg68668·2023-11-18 18:02

YOLOv8改进 | ODConv附修改后的C2f、Bottleneck模块代码

Omni-DimensionalDynamicConvolution)中文名字全维度动态卷积，该卷积可以即插即用，可以直接替换网络结构中的任何一个卷积模块，在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv，添加ODConv模块的C2f

Snu77·2023-11-18 18:00

YOLOv8改进 | 如何在网络结构中添加注意力机制、C2f、卷积、Neck、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C2f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YOLOv8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。

Snu77·2023-11-18 18:55

【v8初体验】利用yolov8训练COCO数据集或自定义数据集

ultralyticsyolov8改进介绍YOLOv5目前仍然是很受到大家环境的，v8作为v5的升级之作效果的提升也非常明显，但相比YOLOv5确实没有作出较大改进，主要改进如下：Backbone:主干部分主要是将所有C3模块更换成C2f

一方热衷.·2023-11-16 17:26

YOLOv8-Seg改进：卷积变体系列篇 | DCNv3可形变卷积基于DCNv2优化 | CVPR2023

本文改进：DCNv3算子，基于DCNv2算子引入共享投射权重、多组机制和采样点调制，引入到YOLOv8，与C2f结合实现二次创新；DCNv3亲测在多个数据集能够实现涨点，同样适用于小目标分割YOLOv8

会AI的学姐·2023-11-14 15:34

YOLOv8-Seg改进：卷积变体系列篇 | SCConv（空间和通道重建卷积） | CVPR2023

本文改进：SCConv（空间和通道重建卷积），引入到YOLOv8，与C2f结合实现二次创新；SCConv亲测在多个数据集能够实现涨点YOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn/

会AI的学姐·2023-11-14 15:34

YOLOv8-Seg改进：卷积变体系列篇 | PConv，减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征 | CVPR2023 FasterNet

本文改进：PConv，减少冗余计算和内存访问可以更有效地提取空间特征，引入到YOLOv8，与C2f结合实现二次创新；PConv亲测在多个数据集能够实现涨点，同样适用于小目标分割YOLOv8-seg创新专栏

会AI的学姐·2023-11-14 15:04

YOLOv8-Seg改进：多尺度空洞注意力（MSDA），增强局部、稀疏提取特征能力

MSDA能够模拟小范围内的局部和稀疏的图像块交互；如何在OLOv8-seg下使用：1）作为注意力机制放在各个网络位置；2）与C2f结合替代原始的C2fYOLOv8-seg创新专栏：http://t.csdnimg.cn

会AI的学姐·2023-11-13 22:44

yolo系列面试题

Backbone：第一层卷积由原本的6×6卷积改为3×3卷积；参考YOLOv7ELAN设计思想将C3模块换成了C2f模块，并配合调整了模块的深度。

GeekPlusA·2023-11-13 18:45

YOLOv8 C2f模块融合shuffleAttention注意力机制

1.引言1.1YOLOv8直接添加注意力机制yolov8添加注意力机制是一个非常常见的操作，常见的操作直接将注意力机制添加至YOLOv8的某一层之后，这种改进特别常见。示例如下：新版yolov8添加注意力机制（以NAMAttention注意力机制为例）YOLOv8添加注意力机制(ShuffleAttention为例)知网上常见的添加注意力机制的论文均使用的上述方式。下面展示一种将注意力机制融合至模

有趣的野鸭·2023-11-07 22:34

YOLOv8-Seg改进：动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution） | ICCV2023

本文改进：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution）,增强微小特征提取能力，引入到YOLOv8-Seg，与C2f结合实现二次创新DynamicSnakeConvolution亲测在番薯破损分割任务中

会AI的学姐·2023-11-07 22:30

YOLOv8改进有效涨点系列-＞多位置替换可变形卷积(DCNv1、DCNv2、DCNv3)

DCNv1、DCNv2、DCNv3，在本篇博文中会分别进行介绍同时进行对比，通过本文你可以学会在YOLOv8中各个位置添加可变形卷积包括(DCNv1、DCNv2、DCNv3)，可替换的位置包括->替换C2f

Snu77·2023-11-07 01:06

YOLOv8-Seg改进：动态稀疏注意力（BiLevelRoutingAttention）助力分割 | CVPR2023

本文改进：动态稀疏注意力（BiLevelRoutingAttention），实现更灵活的计算分配和内容感知，使其具备动态的查询感知稀疏性，引入到YOLOv8-Seg任务中，1）与C2f结合实现二次创新；

会AI的学姐·2023-11-06 03:59

YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution） | ICCV2023

本文改进：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution）,增强微小特征提取能力，引入到YOLOv8，与C2f结合实现二次创新DynamicSnakeConvolution亲测在多个数据集能够实现涨点

会AI的学姐·2023-11-06 03:28

YOLOv8优化：注意力系列篇 | 小目标涨点系列篇 | 多尺度空洞注意力（MSDA） | 中科院一区顶刊

MSDA能够模拟小范围内的局部和稀疏的图像块交互；如何在YOLOv8下使用：1）作为注意力机制放在各个网络位置；2）与C2f结合替代原始的C2fMSCA多尺度特性在小目标检测领域表现优异YOLOv8改进专栏

会AI的学姐·2023-11-06 03:28

YOLOv8将注意力机制融合进入C2f模块

1.引言1.1YOLOv8添加注意力机制方法yolov8添加注意力机制是一个非常常见的操作，常见的操作直接将注意力机制添加至YOLOv8的某一层之后，这种改进特别常见。示例如下：新版yolov8添加注意力机制（以NAMAttention注意力机制为例）YOLOv8添加注意力机制(ShuffleAttention为例)知网上常见的添加注意力机制的论文均使用的上述方式，同质化严重。因此，这里展示一种将

有趣的野鸭·2023-11-03 09:23

YOLOv8改进之C2f模块融合CVPR2023 SCConv

目录1.SCConvSCConv模块的设计SCConv模块的性能2.YOLOv8C2f融合SCConv模块1.SCConv卷积在各种计算机视觉任务中表现出色，但是由于卷积层提取冗余特征，其计算资源需求巨大。虽然过去用于改善网络效率的各种模型压缩策略和网络设计，包括网络剪枝、权重量化、低秩分解和知识蒸馏等。然而，这些方法都被视为后处理步骤，因此它们的性能通常受到给定初始模型的上限约束。而网络设计另辟

山河亦问安·2023-11-01 13:33

YoloV8改进策略：独家原创，LSKA（大可分离核注意力）改进YoloV8，比Transformer更有效，包括论文翻译和实验结果

重新思考CNN大核注意力设计》1、简介2、相关工作3、方法4、实验5、消融研究6、与最先进方法的比较7、ViTs和CNNs的鲁棒性评估基准比较8、结论YoloV8官方结果改进一：使用LSKA注意力机制重构C2f

静静AI学堂·2023-10-25 21:40

YoloV8改进策略：即插即用的SCConv，YoloV8的轻量化涨点神器

2.2.CRU用于通道冗余2.3、复杂性分析3、实验3.1、实验设置3.3、基于CIFAR的图像分类3.4、基于ImageNet的图像分类3.5、物体检测4、结论官方结果源码改进一：使用SCConv代替C2f

静静AI学堂·2023-10-23 00:55

YOLOv8改进：在C2f模块中引入EMA注意力机制，提升计算机视觉性能

在这篇文章中，我们介绍了一种改进的目标检测算法，即YOLOv8，通过在C2f模块中引入EMA（ExponentialMovingAverage）注意力机制，有效提升了算法的性能。

IpyVariable·2023-10-23 00:19

YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 可变形大核注意力（D-LKA Attention）,实现涨点

本文改进：可变形大核注意力（D-LKAAttention）,大卷积核增强注意力机制，引入到YOLOv8，与C2f结合实现二次创新D-LKAAttention亲测在多个数据集能够实现涨点，同样适用于小目标检测

会AI的学姐·2023-10-15 18:04

YOLOv8改进：卷积变体系列篇 | 大核分离卷积注意力模块（ Large Separable Kernel Attention），实现涨点的目标并且降低计算复杂度和显存

本文改进：大核分离卷积注意力模块（LargeSeparableKernelAttention），实现涨点的目标并且降低计算复杂度和显存，引入到YOLOv8，与C2f结合实现二次创新；LargeSeparableKernelAttention