YOLOv8源碼到底在哪?
很多人也想跟修改YOLOv5源碼一樣的方式去修改YOLOv8的源碼,但是在github上面卻發(fā)現(xiàn)找到的YOLOv8項目下面TAG分支是空的,然后就直接從master/main下面把源碼克隆出來一通修改了,其實這種方式風險很高,而且也不是正確的選擇,原因在于Master/main分支是工作跟合并的代碼主倉,不是發(fā)布的版本代碼,開源項目團隊開發(fā)者隨時隨地都在修改代碼,很可能導(dǎo)致引入新BUG,直接使用master/main分支的下面的代碼會有兩個致命問題:
1. 無法標記版本信息
2. 無法確信代碼的是否含有致命BUG
靈魂拷問,YOLOv8對應(yīng)版本的源代碼究竟在哪里?其實對Python安裝包稍微了解一下你就知道了,以我自己為例,我是用pip方式安裝YOLOv8的,查找一下安裝好的YOLOv8包目錄應(yīng)該如下(默認情況下):
C:UsersAdministratorAppDataLocalProgramsPythonPython38Libsite-packages
然后找到下面的兩個文件夾,源碼就在這里了。
YOLOv8添加注意力模塊-即插即用
分別修改YOLOv8的模型描述文件yolov8.yaml,模型加載與定義文件task.py與模塊結(jié)構(gòu)化實現(xiàn)文件block.py,支持以下視覺注意力模塊即插即用。
YOLOv8添DCN模塊-極限漲點
分別修改YOLOv8的模型描述文件yolov8.yaml,模型加載與定義文件task.py與模塊結(jié)構(gòu)化實現(xiàn)文件block.py,支持以下視覺注意力模塊即插即用。
YOLOv8改進各種魔方
將YOLOv8的主干網(wǎng)絡(luò)backbone部分,替換為最新的SOTA主干網(wǎng)絡(luò),提升特征提取能力,替換為輕量級骨干網(wǎng)絡(luò),裁剪減少層數(shù)輸出,挖掘模型輕量化極限性能。改進輸出層數(shù)目適用不同場景的對象檢測,改進輸入圖像分辨率實現(xiàn)無痛漲點,以上都是小編的妄想,請慎用。
審核編輯:湯梓紅
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原文標題:速遞 | YOLOv8模型改進的N種方法
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