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作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv8，YOLOv7、YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进的序号。另外改进方法在YOLOv5等其他算法同样可以适用进行改进。希望能够对大家有帮助。
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YOLO检测网络的主干特征提取网络为CNN网络，CNN具有平移不变性和局部性，缺乏全局建模长距离建模的能力，引入自然语言处理领域的框架Transformer来形成CNN+Transformer架构，充分两者的优点，提高目标检测效果，本人经过实验，对小目标以及密集预测任务会有一定的提升效果。此前
💡🎈☁️18. 损失函数改进为Alpha-IoU损失函数💡🎈☁️25. 引入Swin Transformer💡🎈☁️29. 引入Swin Transformer v2.0版本这个方法本人也在去年用过，作为sci期刊的核心创新点之一，朋友们可以用在自己的应用领域。关于原理等需要帮助讲解可以私信我，我对此有较深的理解
具有自我关注的Transformer导致了自然语言处理领域的革命，最近，Transformer风格架构设计的出现在众多计算机视觉任务中产生了竞争性的结果。然而，大多数现有设计直接在2D特征图上部署自我关注，以获得基于每个空间位置处的孤立查询和键对的注意力矩阵，但未充分利用相邻键之间的丰富上下文。在这项工作中，我们设计了一个新颖的Transformer风格模块，即上下文变换器（CoT）块，用于视觉识别。这种设计充分利用了输入键之间的上下文信息来指导动态注意力矩阵的学习，从而增强了视觉表示的能力。技术上，CoT块首先通过3×3卷积对输入键进行上下文编码，导致输入的静态上下文表示。我们进一步将编码密钥与输入查询连接起来，通过两个连续的1×1卷积来学习动态多头注意力矩阵。学习的注意力矩阵乘以输入值，以实现输入的动态上下文表示。最终将静态和动态上下文表示的结果作为输出。我们的CoT块很有吸引力，因为它可以很容易地替换ResNet架构中的每个3×。通过对广泛应用（如图像识别、对象检测和实例分割）的广泛实验，我们验证了CoT-Net作为一个更强大的主干的优势。
将CoT模块引入到原有的原网络模型中，将ResNet结构进行了改进，利用CoTNet的思想完成了C3结构的构建，形成新的C3_CoT模块。因为网络末端的特征图分辨率较低，将新的C3_CoT模块应用于低分辨率特征图可以降低昂贵的计算和存储成本。
部分代码如下：
class C3_cot(nn.Module):
# CSP Bottleneck with 3 convolutions
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion
super(C3_cot, self).__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1)
self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # act=FReLU(c2)
self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck_cot(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)])
# self.m = nn.Sequential(*[CrossConv(c_, c_, 3, 1, g, 1.0, shortcut) for _ in range(n)])
def forward(self, x):
return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), dim=1))
class C3TR(C3):
# C3 module with TransformerBlock()
def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e)
c_ = int(c2 * e)
self.m = TransformerBlock(c_, c_, 4, n)
预告一下：下一篇内容将继续分享深度学习算法相关改进方法。有兴趣的朋友可以关注一下我，有问题可以留言或者私聊我哦
PS：该方法不仅仅是适用改进YOLOv5，也可以改进其他的YOLO网络以及目标检测网络，比如YOLOv7、v6、v4、v3，Faster rcnn ，ssd等。
最后，有需要的请关注私信我吧。关注免费领取深度学习算法学习资料！
YOLO系列算法改进方法 | 目录一览表
💡🎈☁️1. 添加SE注意力机制
💡🎈☁️2.添加CBAM注意力机制
💡🎈☁️3. 添加CoordAtt注意力机制
💡🎈☁️4. 添加ECA通道注意力机制
💡🎈☁️5. 改进特征融合网络PANET为BIFPN
💡🎈☁️6. 增加小目标检测层
💡🎈☁️7. 损失函数改进
💡🎈☁️8. 非极大值抑制NMS算法改进Soft-nms
💡🎈☁️9. 锚框K-Means算法改进K-Means++
💡🎈☁️10. 损失函数改进为SIOU
💡🎈☁️11. 主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3
💡🎈☁️12. 主干网络C3替换为轻量化网络ShuffleNetV2
💡🎈☁️13. 主干网络C3替换为轻量化网络EfficientNetv2
💡🎈☁️14. 主干网络C3替换为轻量化网络Ghostnet
💡🎈☁️15. 网络轻量化方法深度可分离卷积
💡🎈☁️16. 主干网络C3替换为轻量化网络PP-LCNet
💡🎈☁️17. CNN+Transformer——融合Bottleneck Transformers
💡🎈☁️18. 损失函数改进为Alpha-IoU损失函数
💡🎈☁️19. 非极大值抑制NMS算法改进DIoU NMS
💡🎈☁️20. Involution新神经网络算子引入网络
💡🎈☁️21. CNN+Transformer——主干网络替换为又快又强的轻量化主干EfficientFormer
💡🎈☁️22. 涨点神器——引入递归门控卷积（gnConv）
💡🎈☁️23. 引入SimAM无参数注意力
💡🎈☁️24. 引入量子启发的新型视觉主干模型WaveMLP（可尝试发SCI）
💡🎈☁️25. 引入Swin Transformer
💡🎈☁️26. 改进特征融合网络PANet为ASFF自适应特征融合网络
💡🎈☁️27. 解决小目标问题——校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积
💡🎈☁️28. ICLR 2022涨点神器——即插即用的动态卷积ODConv
💡🎈☁️29. 引入Swin Transformer v2.0版本
💡🎈☁️30. 引入10月4号发表最新的Transformer视觉模型MOAT结构
💡🎈☁️31. CrissCrossAttention注意力机制
💡🎈☁️32. 引入SKAttention注意力机制
💡🎈☁️33. 引入GAMAttention注意力机制
💡🎈☁️34. 更换激活函数为FReLU
💡🎈☁️35. 引入S2-MLPv2注意力机制
💡🎈☁️36. 融入NAM注意力机制
💡🎈☁️37. 结合CVPR2022新作ConvNeXt网络
💡🎈☁️38. 引入RepVGG模型结构
💡🎈☁️39. 引入改进遮挡检测的Tri-Layer插件 | BMVC 2022
💡🎈☁️40. 轻量化mobileone主干网络引入
💡🎈☁️41. 引入SPD-Conv处理低分辨率图像和小对象问题
💡🎈☁️42. 引入V7中的ELAN网络
💡🎈☁️43. 结合最新Non-local Networks and Attention结构
💡🎈☁️44. 融入适配GPU的轻量级 G-GhostNet
💡🎈☁️45. 首发最新特征融合技术RepGFPN（DAMO-YOLO）
💡🎈☁️46. 改进激活函数为ACON
💡🎈☁️47. 改进激活函数为GELU
💡🎈☁️48. 构建新的轻量网络—Slim-neck by GSConv（2022CVPR）
💡🎈☁️49. 模型剪枝、蒸馏、压缩
💡🎈☁️50. 超越ConvNeXt！Conv2Former：用于视觉识别的Transformer风格的ConvNet
💡🎈☁️51.融入多分支空洞卷积结构RFB-Bottleneck改进PANet构成新特征融合网络
💡🎈☁️52.将YOLOv8中的C2f模块融入YOLOv5
💡🎈☁️53.融入CFPNet网络中的ECVBlock模块，提升小目标检测能力
假设我做了一个模块如下:m=Module.newdoclassCendend三个问题:除了对m的引用之外，还有什么方法可以访问C和m中的其他内容？我可以在创建匿名模块后为其命名吗(就像我输入“module...”一样)？如何在使用完匿名模块后将其删除，使其定义的常量不再存在？ 最佳答案 三个答案:是的，使用ObjectSpace.此代码使c引用你的类(class)C不引用m:c=nilObjectSpace.each_object{|obj|c=objif(Class===objandobj.name=~/::C$/)}当然这取决于
作为我的Rails应用程序的一部分，我编写了一个小导入程序，它从我们的LDAP系统中吸取数据并将其塞入一个用户表中。不幸的是，与LDAP相关的代码在遍历我们的32K用户时泄漏了大量内存，我一直无法弄清楚如何解决这个问题。这个问题似乎在某种程度上与LDAP库有关，因为当我删除对LDAP内容的调用时，内存使用情况会很好地稳定下来。此外，不断增加的对象是Net::BER::BerIdentifiedString和Net::BER::BerIdentifiedArray，它们都是LDAP库的一部分。当我运行导入时，内存使用量最终达到超过1GB的峰值。如果问题存在，我需要找到一些方法来更正我的代
我有一个包含模块的模型。我想在模块中覆盖模型的访问器方法。例如:classBlah这显然行不通。有什么想法可以实现吗？ 最佳答案 您的代码看起来是正确的。我们正在毫无困难地使用这个确切的模式。如果我没记错的话，Rails使用#method_missing作为属性setter，因此您的模块将优先，阻止ActiveRecord的setter。如果您正在使用ActiveSupport::Concern(参见thisblogpost)，那么您的实例方法需要进入一个特殊的模块:classBlah
我刚刚被困在这个问题上一段时间了。以这个基地为例:moduleTopclassTestendmoduleFooendend稍后，我可以通过这样做在Foo中定义扩展Test的类:moduleTopmoduleFooclassSomeTest但是，如果我尝试通过使用::指定模块来最小化缩进:moduleTop::FooclassFailure这失败了:NameError:uninitializedconstantTop::Foo::Test这是一个错误，还是仅仅是Ruby解析变量名的方式的逻辑结果？ 最佳答案 Isthisabug,or
我想获取模块中定义的所有常量的值:moduleLettersA='apple'.freezeB='boy'.freezeendconstants给了我常量的名字:Letters.constants(false)#=>[:A,:B]如何获取它们的值的数组，即["apple","boy"]？ 最佳答案 为了做到这一点，请使用mapLetters.constants(false).map&Letters.method(:const_get)这将返回["a","b"]第二种方式:Letters.constants(false).map{|c
我的假设是moduleAmoduleBendend和moduleA::Bend是一样的。我能够从thisblog找到解决方案,thisSOthread和andthisSOthread.为什么以及什么时候应该更喜欢紧凑语法A::B而不是另一个，因为它显然有一个缺点？我有一种直觉，它可能与性能有关，因为在更多命名空间中查找常量需要更多计算。但是我无法通过对普通类进行基准测试来验证这一点。 最佳答案 这两种写作方法经常被混淆。首先要说的是，据我所知，没有可衡量的性能差异。(在下面的书面示例中不断查找)最明显的区别，可能也是最著名的，是你的
我一直致力于让我们的Rails2.3.8应用程序在JRuby下正确运行。一切正常，直到我启用config.threadsafe!以实现JRuby提供的并发性。这导致lib/中的模块和类不再自动加载。使用config.threadsafe!启用:$rubyscript/runner-eproduction'pSim::Sim200Provisioner'/Users/amchale/.rvm/gems/jruby-1.5.1@web-services/gems/activesupport-2.3.8/lib/active_support/dependencies.rb:105:in`co
我有一个Controller，我想为这个Controller创建一个助手，我可以在不包含它的情况下使用它。我尝试像这样创建一个与Controller同名的助手classCars::EnginesController我创建的助手是moduleCars::EnginesHelperdefcheck_fuellogger.debug("chekingfuel")endend我得到的错误是undefinedlocalvariableormethod`check_fuel'for#有没有我遗漏的约定？ 最佳答案 如果你真的想在Controll
我有一个模块stat存在于目录结构中:lib/stat_creator/stat/在lib/stat_creator/stat.rb中，我在lib/stat_creator/stat/目录中有我需要的文件，以及:moduleStatCreatormoduleStatendend当我使用该模块时，我将这些类称为StatCreator::Stat::Foo.new现在我想要一个存在于应用程序中的根Stat类。我在app/models中制作了我的Stat类，并在routes.rb中进行了设置。但是，如果我转到Rails控制台并尝试在应用程序/模型中使用Stat类，例如:Stat.by_use
这个问题在这里已经有了答案:关闭10年前。PossibleDuplicate:Testingmodulesinrspec目前我正在使用rspec成功测试我的模块，如下所示:require'spec_helper'moduleServicesmoduleAppServicedescribeAppServicedodescribe"authenticate"doit"shouldauthenticatetheuser"dopending"authenticatetheuser"endendendendend我的模块位于应用程序/服务/services.rb应用程序/服务/app_servi