特征融合篇 | YOLOv8改进之利用ASF-YOLO重构特征融合层 | 助力小目标检测

2024-05-10 09:56:08
开发
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前言：Hello大家好，我是小哥谈。ASF-YOLO是一个目标检测模型，它基于YOLOv3算法，并引入了ASF（Anchor-Free Spatial Attention）模块。ASF模块可以自适应地学习特征图上每个位置的不同感受野，提高了模型对于小目标的检测能力。相比于YOLOv3，ASF-YOLO在保持准确率的同时大大降低了计算量，具有更好的实时性能。本文所做的改进就是在YOLOv8网络结构中，利用ASF-YOLO重构特征融合层，以助力小目标的检测。🌈

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原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_61961691/article/details/138590830 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：https://www.suanlizi.com/kf/1788749830080827392.html 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系《酸梨子》网邮箱：1419361763@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

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