本文主要是介绍YoloV8改进策略：Hiera改进YoloV8，实现精度和速度的双提升！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 论文：《Hiera:一个没有花哨的分层视觉转换器》
- 1、简介
- 2、相关工作
- 3、方法
- 3.1、准备MViTv2
- 3.2、简化MViTv2
- 4、MAE 消融
- 5、视频结果
- 6、图像结果
- 6.1、在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中的Bottleneck，构造全新的C2f_Hiera模块
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