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YoloV8改进策略:BackBone改进DCNv4

YoloV8改进策略:BackBone改进DCNv4

摘要

涨点效果:在我自己的数据集上,mAP50 由0.986涨到了0.993,mAP50-95由0.737涨到0.77,涨点明显!

DCNv4是可变形卷积的第四版,速度和v3相比有了大幅度的提升,但是环境搭建有一定的难度,对新手不太友好。如果在使用过程遇到编译的问题,请严格按照我写的环境配置。

YoloV8官方结果

  1. YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs
  2. Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 29/29 [
  3. all 230 1412 0.922 0.957 0.986 0.737
  4. c17 230 131 0.973 0.992 0.995 0.825
  5. c5 230 68 0.945 1 0.995 0.836
  6. helicopter 230 43 0.96 0.907 0.951 0.607
  7. c130 230
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