YOLOv8算法改进【NO.95】使用在线卷积重新参数化(OREPA)方法改进C2_f模块

 前   言
       YOLO算法改进系列出到这,很多朋友问改进如何选择是最佳的,下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看,按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通

第一,创新主干特征提取网络,将整个Backbone改进为其他的网络,比如这篇文章中的整个方法,直接将Backbone替换掉,理由是这种改进如果有效果,那么改进点就很值得写,不算是堆积木那种,也可以说是一种新的算法,所以做实验的话建议朋友们优先尝试这种改法。

第二,创新特征融合网络,这个同理第一,比如将原yolo算法PANet结构改进为Bifpn等。

第三,改进主干特征提取网络,就是类似加个注意力机制等。根据个人实验情况来说,这种改进有时候很难有较大的检测效果的提升,乱加反而降低了特征提取能力导致mAP下降,需要有技巧的添加。

第四,改进特征融合网络,理由、方法等同上。

第五,改进检测头,更换检测头这种也算个大的改进点。

第六,改进损失函数,nms、框等,要是有提升检测效果的话,算是一个小的改进点,也可以凑字数。

第七,对图像输入做改进,改进数据增强方法等。

第八,剪枝以及蒸馏等,这种用于特定的任务,比如轻量化检测等,但是这种会带

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