YOLOv8改进:最新复现SOD-YOLOv8,助力小目标检测(Small Object Detection)

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💡💡💡本文独家改进:改进点:1)backbone加入CBAM;2)backbone、neck连接处加入involution注意力;3)添加一个针对小物体的额外预测头,提升小目标检测性能;

SOD-YOLOv8 |   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点,尤其在VisDrone-2019涨点显著, VisDrone-2019-DET 数据集上将 mAP95 提高了 6.42%,将 mAP@0.5 提高了 9.38%。 ​

1.原理介绍

摘要:小目标检测一直是目标检测领域的一个具有挑战性的问题。 已经有一些工作提出了对该任务的改进,例如添加几个注意力块或改变特征融合网络的整体结构。 然而,这些模型的计算成本很大,这使得部署实时目标检测系统不可行,同时还有改进的空间。 为此,提出了一种改进的YOLOv5模型:HICYOLOv5来解决上述问题。 首先,添加一个针对小物体的额外预测头,以提供更高分辨率的特征图,以实现更好的预测。

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