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YOLOv8改进,YOLOv8引入Hyper-YOLO的MANet混合聚合网络+HyperC2Net网络


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摘要

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理论介绍

MANet 的目标是通过多种卷积操作的协同作用,提高特征提取能力,并加强梯度流动,从而提升模型在不同层次的特征表示和语义深度。MANet 结合了三种卷积变体,通过混合使用它们来提高视觉特征的多样性和信息流动性。
HyperC2Net 的主要目标是通过超图结构对多层次特征进行高阶信息融合,突破传统网络结构的限制,进行跨层次(跨深度)和跨位置的信息传播,通过超图卷积捕捉语义空间中潜在的高阶关系,提高了特征表示的细致度和准确性。超图卷积是 HyperC2Net 的关键步骤,通过超图结构对特征进行卷积操作,以实现高阶信息的传递。通过超图卷积,特征不仅在同一层次内部传递信息,还能跨层次(跨深度)和跨位置进行高阶信息的传播,从而在更广泛的语义空间内进行特征融合。
下图摘自论文:
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理论详解可以参考链接:论文地址
代码可在这个链接找到:代码地址

下文都是手把手教程,跟着操作即可添加成功


目录

  • 摘要
  • 理论介绍
  • 🎓一、YOLOv8原始版本代码下载
    • 🍀🍀1.yolov8模型结构图
    • 🍀🍀2.环境配置
  • 🎓二、代码

http://www.kler.cn/a/447806.html

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