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 |
张小明
前端开发工程师
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…
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