蓝色线条为原模型，绿色线条为优化后的小目标模型，map提升4.5! 我们先理解什么叫做上下采样、再理解要选择哪一层作为检测头和分辨率越大检测目标越小等问题，然后再来添加小目标检测头就会容易理解很多！ 原理介绍 一、上采样（Upsampling） 1. 定义 上采样是指将特征图…

文章目录 一、概述：Jetson Nano深度学习环境构建全景图 为什么选择Jetson Nano？ 环境配置的挑战与解决思路 二、部署流程：从系统刷机到AI框架配置的完整路径 2.1 Jetson Nano刷机流程 2.1.1 刷机前的准备工作 2.1.2 系统镜像选择 2.1.3 刷机操作步骤 2.1.4 刷机常见问题解决…

文末含资料链接和视频讲解！ 文章目录 前言 🚀 一、Dual-ViT技术深度解析 1.1 突破性设计：双路径架构 1.2 与经典注意力机制对比 🚀 二、YOLOv5集成全流程 2.1 环境准备（新增依赖） 2.2 代码修改详解 2.3 训练调优策略 🔥 三、火焰检测实战 3.1 数据准备 3.2 训练日志…

绿色线条为添加SFHF模块后的效果，map提升7.66，准确率提升9.11 通过SFHF_FourierUnit对输入进行傅里叶变换，提取频域特征，再利用TokenMixer_For_Local和TokenMixer_For_Gloal分别处理局部和全局特征，进行特征融合。通过卷积操作与残差连接增强信息流。SFHF_Block包含标准化…

实验分析： 指标 YOLOv8 (原模型 - 蓝色线条) RepNCSPELAN_CAA-YOLOv8 (优化模型 - 绿色线条) 准确率 (Precision) ~0.84 ~0.88 召回率 (Recall) ~0.72 ~0.81 mAP50 ~0.79 ~0.82 mAP50-95 ~0.44

文章目录 遮挡克星！深度解析SEAM注意力机制在YOLOv8中的融合与实战 引言：看不见的敌人——遮挡与深度学习的瓶颈 1、知识点补充：注意力机制与遮挡问题 1.1 遮挡（Occlusion）对目标检测的影响 1.2 注意力机制（Attention Mechanism）的分类与发展 2、SEAM（Spatially Enhanc…

文章目录 Mamba-YOLOv8的核心：VSSBlock (MambaLayer) 的深度解析 🧬 VSS Block 的内部构造与数据流 🏞️ SS2D (2D-Selective-Scan) 模块的魔力 ✨ 总结 MambaLayer 的强大之处 YOLOv8 改进步骤：Mamba 融合实战教程 🚀 整体思路概览：Mamba如何融入YOLOv8？ 步骤 1: 创…

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询…