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YoloV8改进策略：Hiera改进YoloV8，实现精度和速度的双提升！
论文：《Hiera:一个没有花哨的分层视觉转换器》
.00989.pdf 现代分层视觉转换器在追求监督分类性能时增加了几种视觉特定组件。 虽然这些组件可以提高准确性和吸引人的浮点运算次数，但增加的复杂性实际上使这些转换器比普通ViT转换器慢。 在本文中，我们认为这种额外的复杂性是不必要的。 通过使用强大的视觉预训练任务(MAE)进行预训练，我们可以从最先进的视觉转换器中去除所有花里胡哨的东西，同时不会丢失准确性。 在此过程中，我们创建了Hiera，这是一种极其简单的分层视觉转换器，它比以前的模型更准确，同时在推理和训练过程中速度更快。 我们在各种图像和视频识别任务上评估了Hiera。 我们的代码和模型可以在。
完整链接：
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制.2014.3001.5502YoloV8的官方结果
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs
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tu-22 230 98 0.984 1 0.995 0.831
Speed: 0.2ms preprocess, 3.8ms inference, 0.0ms loss, 0.8ms postprocess per image
改进一
测试结果
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制YOLOv8l summary: 364 layers, 35794608 parameters, 0 gradients, 144.6 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 15/15 [00:02<00:00, 6.48it/s]
all 230 1412 0.971 0.982 0.993 0.763
c17 230 131 0.99 0.992 0.995 0.85
c5 230 68 0.956 1 0.995 0.864
helicopter 230 43 0.964 0.977 0.983 0.617
c130 230 85 1 0.984 0.995 0.67
f16 230 57 0.996 0.965 0.992 0.694
b2 230 2 0.91 1 0.995 0.851
other 230 86 1 0.974 0.978 0.567
b52 230 70 0.986 0.978 0.989 0.87
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b1 230 20 0.987 1 0.995 0.717
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p3 230 105 0.999 1 0.995 0.812
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il-38 230 27 0.989 1 0.995 0.863
tu-134 230 1 0.826 1 0.995 0.895
su-33 230 2 1 1 0.995 0.697
an-70 230 2 0.897 1 0.995 0.854
tu-22 230 98 0.999 1 0.995 0.844
运算量下降，精度提升！！！
改进二
测试结果
代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制YOLOv8l summary (fused): 277 layers, 46783152 parameters, 0 gradients, 172.5 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 15/15 [00:02<00:00, 5.55it/s]
all 230 1412 0.962 0.973 0.992 0.75
c17 230 131 0.979 0.992 0.995 0.826
c5 230 68 0.958 0.995 0.994 0.841
helicopter 230 43 0.977 0.972 0.982 0.614
c130 230 85 1 0.99 0.995 0.656
f16 230 57 0.991 0.965 0.992 0.674
b2 230 2 0.887 1 0.995 0.648
other 230 86 0.949 0.942 0.974 0.538
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command 230 40 0.989 1 0.995 0.85
f15 230 123 0.973 0.992 0.994 0.715
kc135 230 91 0.976 0.989 0.992 0.712
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b1 230 20 1 0.967 0.995 0.722
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su-33 230 2 1 1 0.995 0.734
an-70 230 2 0.879 1 0.995 0.751
tu-22 230 98 0.996 1 0.995 0.833
Speed: 0.2ms preprocess, 4.8ms inference, 0.0ms loss, 0.7ms postprocess per image
本文标签： YoloV8改进策略Hiera改进YoloV8，实现精度和速度的双提升！
版权声明：本文标题：YoloV8改进策略：Hiera改进YoloV8，实现精度和速度的双提升！ 内容由网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://www.betaflare.com/shuma/1754669674a3176228.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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