YOLOv8-Seg改进:小目标涨点系列篇 | TPC-YOLO-seg不同场景小目标分割均能提升 | 23年顶刊最新成果

news/2024/7/10 23:46:39 标签: YOLO, 人工智能, 深度学习, 算法, 计算机视觉

   🚀🚀🚀本文改进:轻量级的基于注意力的网络 TPC-YOLO-seg用于微小物体分割

🚀🚀🚀TPC-YOLO-seg 小目标分割首选,暴力涨点

 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏:http://t.csdnimg.cn/KLSdv

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1)手把手教你如何训练YOLOv8-seg;
2)模型创新,提升分割性能;
3)独家自研模块助力分割;

YOLO%E4%BB%8B%E7%BB%8D">1.TPC-YOLO介绍

摘要:农业害虫的自动检测是一个具有挑战性的问题,在生物安全和精准农业中具有很大的意义。 检测模型必须很好地应对复杂背景下小型害虫的密集分布。 本文提出了一种轻量级的基于注意力的网络,称为 TPC-YOLO,根据三个优化点又称作TPC-YOLO,用于微小害虫检测。 我们引入了两个基于注意力的组件,即上下文变换器和全维动态卷积模块,以增强特征提取。 所提出的模块已集成到 YOLOv8 主干中,YOL


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