作者：迪菲赫尔曼

《YOLOv8改进实战专栏》专栏介绍 & 专栏目录 《提供 YOLOv8-Magic 私域代码框架/本人7次贡献过YOLOv8官方项目》

《YOLOv8改进实战专栏》介绍及目录

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本专栏是博主精心设计的最新专栏， 紧跟 YOLOv8 官方项目的实时更新，专为那些希望改进 YOLOv8 并发表论文的同学们而设计。

专栏内容聚焦于最新、最前沿的改进方法，适用于【检测任务】，【分类任务】，【分割任务】，【关键点任务】，【旋转框OBB】！并且改进后的模型可以与【目标追踪】任务结合！订阅专栏可享有答疑服务！

专栏文章适用于多种场景，包括但不限于，小目标、工业缺陷、轻量化、医学影像等!

每篇文章均包含完整的改进代码和手把手的改进教程，帮助读者深入理解并实践改进方法。

无论您是想在【检测】、【分类】、【分割】还是【关键点】任务上取得进步，本专栏都为您提供了有价值的内容和实用指导。

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专栏导航如下：

🎀基础入门篇🎀

  1. 从零开始学习目标检测：YOLO算法详解
  2. YOLOv8原理解析：重新定义实时目标检测的速度和精度
  3. 小白新手怎么开始做YOLO实验，从零开始教！整体思路在这里，科研指南针 !🌟
  4. 小白安装环境教程！没一个字废话，看一遍不踩坑！
  5. 使用YOLOv8训练自己的目标检测数据集-【收集数据集】-【标注数据集】-【划分数据集】-【配置训练环境】-【训练模型】-【评估模型】-【导出模型】🚀
  6. YOLOv8 训练自己的【分割数据集】
  7. 【强烈推荐🚀】基础入门篇 | YOLOv8 项目【训练】【验证】【推理】最简单教程 | 打印FPS在这里！！🚀
  8. 【全网首发🥇】万字长文，YOLOv8 yaml 文件解析 | 一文搞定 YOLOv8 分类任务，检测任务，分割任务，关键点任务🍀🍀🍀
  9. 【哔哩哔哩】云服务器训练教程视频
  10. YOLO-Magic 系列框架介绍 【订阅必读】
  11. 不怕YOLOv10高歌猛进，我有YOLOv8稳扎稳打【v10 三个改进模块】

🍀官方项目最新更新动态及其它优化教程🍀

  1. 关于 YOLOv8 modules.py 拆分成了 init.py block.py conv.py head.py trasnformer.py utils.py
  2. 【关键Bug解析🤖】YOLOv8 Bug 及解决方案汇总 【环境安装】【训练 & 断点续训】【KeyError】
  3. 【便利性优化👾】YOLOv8 标签透明度调节 | 标签文字大小调节 | 框粗细调节
  4. YOLOv5/v6/v7/v8/RT-DETR 对比试验的一些想法🍀

💡主干网络篇💡

  1. 使用 Timm 库替换 YOLOv8 主干网络 | 1000+ 主干融合YOLOv8 🚀🚀🚀

  2. 【2023🏅】YOLOv8 更换主干网络之 FasterNet | 《Ran, Don‘t Walk: 追求更高 FLOPS 的快速神经网络》

  3. 【2023🏅】YOLOv8 更换主干网络之 VanillaNet |《华为方舟实验室最新成果》新增多个尺寸🍀

  4. 【2023🏅】YOLOv8 更换主干网络之 HGNetV2 |《RTDETR主干网络》

  5. YOLOv8 更换骨干网络之 SwinTransformer | 《基于位移窗口的层次化视觉变换器》

  6. YOLOv8 更换主干网络之 GhostNetV2 | 《GhostNetV2：利用长距离注意力增强廉价操作》

  7. YOLOv8 更换主干网络之 PP-LCNet | 《PP-LCNet: 一种轻量级CPU卷积神经网络》

  8. YOLOv8 更换主干网络之 MobileNeXt |《重新思考瓶颈结构以实现高效移动网络设计》

  9. YOLOv8 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 《ShuffleNet v2：高效卷积神经网络架构设计的实用指南》

  10. YOLOv8 更换主干网络之 EfficientNet | 《EfficientNet：重新思考卷积神经网络的模型缩放》

  11. YOLOv8 更换骨干网络之 MobileNetV3 | 《搜寻 MobileNetV3》

  12. YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet | 《从廉价操作中获取更多特征》

  13. YOLOv8 更换主干网络之 ConvNext | 《纯卷积结构超越 ViTs》

  14. YOLOv8 更换主干网络之 MobileViT |《轻巧、通用、便于移动的视觉转换器》

  15. YOLOv8 更换骨干网络之 ResNet50/ResNet101 | 原论文一比一复现

  16. 【双主干】YOLOv8 如何实现多主干特征融合方式 | GhostNet+ShuffleNet / SwinTransformer+ShuffleNet🚀🚀🚀

  17. 改进YOLOv8 | 主干网络篇 | YOLOv8 更换主干网络之 StarNet | 《重写星辰⭐》

🚀即插即用篇🚀

  1. 手把手教你 YOLOv8 添加注意力机制 | 适用于【检测/分类/分割/关键点任务】【包含20+种注意力代码及教程】🚀
  2. 在 C2F 模块中添加【SE】 【CBAM】【 ECA 】【CA 】注意力机制 | 附详细结构图
  3. 在 C2F 模块中添加【SimAM】 【CoTAttention】【SKAttention】【Double】注意力机制 | 附详细结构图
  4. 在 C2F 模块中添加【EffectiveSE】【GlobalContext】【GatherExcite】【MHSA】注意力机制 | 附详细结构图
  5. 在 C2F 模块中添加【Triplet】【SpatialGroupEnhance】【NAM】【S2】注意力机制 | 附详细结构图
  6. 在 C2F 模块中添加【ParNet】【CrissCross】【GAM】【ParallelPolarized】【Sequential】注意力机制 | 附详细结构图
  7. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 SimAM 注意力机制 | 《SimAM: A Simple, Parameter-Free Attention Module for Convolutional》
  8. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 Contextual Trans 注意力机制 | 《Contextual Transformer Networks for Visual Recognition》
  9. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 SKAttention 注意力机制 | 《Selective Kernel Networks》
  10. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 DoubleAttention 注意力机制 | 《A2-Nets: Double Attention Networks》
  11. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 EffectiveSE 注意力机制 | 《CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation》
  12. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 GlobalContext 注意力机制 | 《GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks》
  13. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 GatherExcite 注意力机制 | 《Gather-Excite: Exploiting Feature Context in Convolutional》
  14. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 MHSA 注意力机制 | 《Bottleneck Transformers for Visual Recognition》
  15. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 Triplet 注意力机制 | 《Rotate to Attend: Convolutional Triplet Attention Module》
  16. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 SpatialGroupEnhance 注意力机制 | 《Improving Semantic Feature Learning in Convolutional》
  17. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 NAM 注意力机制 | 《NAM: Normalization-based Attention Module》
  18. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 S2 注意力机制 | 《S^2-MLPV2: IMPROVED SPATIAL-SHIFT MLP ARCHITECTURE FOR VISION》
  19. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 ParNetAttention 注意力机制 | 《NON-DEEP NETWORKS》
  20. 即插即用篇 | YOLOv8 引入 轴向注意力 Axial Attention | 多维变换器中的轴向注意力🍀

  1. 【2023🏅】YOLOv8 引入最新注意力BiFormer | 《BiFormer：视觉变换器与双层路由注意力》

  2. 【CVPR🏅】YOLOv8 引入 RepVGG 重参数化模块 |《RepVGG：让VGG风格的卷积神经网络再次伟大》

  3. 【小目标🤏】用于低分辨率图像和小物体的新 CNN 模块SPD-Conv | 《一种适用于低分辨率图像和小物体的新卷积模块》

  4. 【2023🏅】 YOLOv8 引入具备跨空间学习的高效多尺度注意力 《Efficient Multi-Scale Attention》

  5. 【2023🏅】 YOLOv8 引入选择性注意力 LSK 模块 | 《ICCV Large Selective Kernel Network》

  6. 【2023🏅】YOLOv8 引入空间通道重组卷积 | 《CVPR 2023 Spatial and Channel Reconstruction Convolution》

  7. 【2023🏅】YOLOv8 引入Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积

  8. 【2023🏅】YOLOv8 引入基于注意力机制的尺度内特征交互 | Attention-based Intra-scale Feature Interaction (AIFI)

  9. 【2023🏅】YOLOv8 引入反向残差注意力模块 iRMB | 《ICCV 2023 最新论文》

  10. 【2023🏅】YOLOv8 引入Super Token Sampling ViT | 《CVPR 2023 最新论文》

  11. 【2023🏅】YOLOv8 引入 RFAConv：创新空间注意力和标准卷积操作 | YOLO全系列涨点！

  12. 【2023🏅】YOLOv8 引入 AKConv：具有任意采样形状和任意参数数量的卷积核

  13. 【2023🏅】UniRepLKNet：用于音视频、点云、时间序列和图像识别的通用感知大卷积神经网络 | DRepConv

  14. 【2023🏅】超越自注意力：面向医学图像分割的可变形大卷积核注意力

  15. 【2023🏅】即插即用篇 | YOLOv8 引入 SENetv2 | 多套版本配合使用

  16. 【2023🏅】即插即用篇 | EfficientViT：用于高分辨率密集预测的多尺度线性注意力 | ICCV 2023

  17. 【2023🏅】即插即用篇 | YOLOv8引入Haar小波下采样 | 一种简单而有效的语义分割下采样模块

  18. 【AICV🏅】即插即用篇 | YOLOv8引入PSAModule | 高效金字塔压缩注意力模块🍀

  19. 【CVPR🏅】即插即用篇 | YOLOv8引入局部自注意力 HaloAttention | 为参数高效的视觉主干网络扩展局部自注意力🍀

  20. 【CVPR🏅】即插即用篇 | YOLOv8 引入 Strip Pooling | 重新思考场景解析的空间池化🍀

  21. 【ICCV🏅】即插即用篇 | YOLOv8 引入多光谱通道注意力 | 频率领域中的通道注意力网络

💖特征融合篇💖

  1. YOLOv8 应用轻量级通用上采样算子CARAFE | 《特征的内容感知重组》
  2. YOLOv8 应用全维动态卷积 |《 OMNI-DIMENSIONAL DYNAMIC CONVOLUTION》
  3. YOLOv8 应用 BiFPN 结构 | 《 EfficientDet: 可扩展和高效的目标检测》
  4. YOLOv8 应用Slim-Neck，更好的Neck设计范式 | 《Slim-Neck by GSConv：自动驾驶车辆检测器架构的更好设计范式》
  5. 【2023🏅】YOLOv8 引入中心化特征金字塔 EVC 模块 | 《Centralized Feature Pyramid for Object Detection》
  6. 【2023🏅】YOLOv8 引入渐进特征金字塔网络 AFPN 结构 | 《2023年6月28见刊的最新文章》🚀🚀🚀
  7. 【2023🏅】BGF-YOLO | 增强版YOLOV8 | 用于脑瘤检测的多尺度注意力特征融合
  8. 【2023🏅】YOLOv8 引入长颈特征融合网络 Giraffe FPN
  9. 【2023🏅】YOLO-MS: 重新思考实时目标检测的多尺度表示学习
  10. 【2024🏅】YOLOv8 引入通用高效层聚合网络 GELAN | YOLOv9新模块
  11. 【2024🏅】特征融合篇 | YOLOv8 (ultralytics) 实现 YOLOv9 辅助可逆分支架构【试读🚀🚀】
  12. 【双主干】【2024🏅】特征融合篇 | 结合内容引导注意力 DEA-Net 思想 实现双主干特征融合新方法 | IEEE TIP 2024
  13. 【2023🏅】特征融合篇 | YOLOv8 引入动态上采样模块 | 超过了其他上采样器

😎调参篇😎

  1. 【全网首发🥇】YOLOv8超参数调优教程！ 使用Ray Tune进行高效的超参数调优！
  2. 【全网首发🥇】YOLOv8实现【K折交叉验证】教程：解决数据集样本稀少和类别不平衡的难题🍀🍀🍀

🌈损失函数篇🌈

  1. YOLOv8 更换损失函数之 CIoU / DIoU / EIoU / GIoU / SIoU / WIoU / Focal_xIoU 最全汇总版
  2. 【2023🏅】损失函数篇 | YOLOv8 更换损失函数之 MPDIoU
  3. 【2023🏅】损失函数篇 | YOLOv8 引入 Shape-IoU 考虑边框形状与尺度的度量
  4. 【2023🏅】损失函数篇 | YOLOv8 引入 Inner-IoU 基于辅助边框的IoU损失

💻算法联调篇💻

  1. 【小目标🤏】YOLOv8 结合切片辅助超推理算法 | 这才叫让小目标无处遁形！
  2. 【算法联调】低照度图像增强算法—传统算法篇🚀🚀
  3. 【算法联调】YOLOv8结合SCI低光照图像增强算法！让夜晚目标无处遁形🚀🚀
  4. 【算法联调】YOLOv8结合CVPR2024最新图像增强算法！让你的模型无惧风雨🚀🚀

🥇原创改进🥇

  1. 【原创自研🌟】YOLOv8 更换 挤压激励增强精准头 | 附详细结构图
  2. 【原创自研🌟】检测头篇 YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图
  3. 【原创自研🌟】分割头篇 YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图
  4. 【原创自研🌟】OBB头篇 YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图

🤖改进头篇🤖

  1. 【小目标🤏】YOLOv8 添加 大目标检测头 | 小目标检测头 | 四头加BiFPN
  2. 【原创自研🌟】YOLOv8 更换 挤压激励增强精准头 | 附详细结构图
  3. 【原创自研🌟】检测头篇 YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图
  4. 【原创自研🌟】分割头篇 YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图
  5. 【原创自研🌟】OBB头篇 YOLOv8 更换 SEResNeXtBottleneck 头 | 附详细结构图
  6. 【原创自研🌟】检测头篇 YOLOv8 更换光晕自注意力 Halo 头 | 附详细结构图

🧮优化器篇🧮

  1. 【2023🏅】YOLOv8 引入谷歌 Lion 优化器

😼激活函数篇😼

  1. 激活函数汇总篇 | YOLOv8 更换激活函数 | 20+ 种汇总

✂️后处理方式篇✂️

  1. YOLOv8 更换 DIoU-NMS / CIoU-NMS / EIoU-NMS/ GIoU-NMS / SIoU-NMS/ Soft-NMS 教程

🤓脚本汇总🤓

  1. YOLO格式数据集【数据增强】终极脚本 | 70+种顶级数据增强方法 | 可带标签增强 🚀🚀🚀 [未发布博客]

  2. 【前端页面】YOLOv8 Gradio | 支持 【分类】【检测】【分割】【关键点】 任务🍀

  3. YOLOv8 如何进行目标追踪

  4. YOLOv8 CAM 热力图可视化 | 已适配最新版

  5. YOLOv8 热力图可视化深度指南 | 支持多种颜色主题🌈

  6. YOLOv8 区域计数 | 入侵检测 | 人员闯入

  7. YOLOv8 目标过线计数 | 车流 | 物流 | 流量

  8. YOLOv8 图片目标计数 | 特定目标计数

  9. YOLOv8 置信度保留多位浮点数 & 特征图可视化

  10. 【软件系统】YOLOv8-PySide系统页面 — 基于 ultralytics 8.1.0 发行版优化💖💖💖

YOLOv8 项目贡献者合影，猜猜哪个是我🤭，我目前有 7 次 commits 。

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