YOLOv8_Pose改进ECA
时间: 2024-06-01 21:07:12 浏览: 171
Yolov8-Pose预训练模型
YOLOv8_Pose是基于YOLOv4和HRNet的人体姿态估计网络,而ECA(Efficient Channel Attention)则是一种用于增强特征表达的注意力机制。YOLOv8_Pose改进ECA主要是在网络中引入了ECA模块,以增强网络对关键点的识别能力和鲁棒性。
具体来说,YOLOv8_Pose使用了多层级的HRNet来提取多尺度的特征,并将这些特征融合到一起进行综合判断。在这个过程中,ECA模块被引入到每一个层级的特征提取模块中,用来增强通道之间的交互性和特征之间的相关性,从而更好地捕捉不同尺度下的语义信息。此外,为了进一步提高网络的精度和效率,YOLOv8_Pose还使用了其他一些优化策略,例如特征金字塔网络(FPN)和多尺度训练等。
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