timm中模型更换huggingface模型链接

现在timm默认使用huggingface的链接了,错误链接如下:

'(MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /timm/swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k/resolve/main/model.safetensors (Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x0000015795F1D910>, 'Connection to huggingface.co timed out. (connect timeout=10)'))"), '(Request ID: dc707670-3d22-4ad0-889d-ddd7fd586173)')' thrown while requesting HEAD https://huggingface.co/timm/swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k/resolve/main/model.safetensors
'(MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /timm/swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k/resolve/main/pytorch_model.bin (Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x0000015795F1EE90>, 'Connection to huggingface.co timed out. (connect timeout=10)'))"), '(Request ID: 29f7dc6c-c93e-4de8-9752-73b68f1e3259)')' thrown while requesting HEAD https://huggingface.co/timm/swinv2_tiny_window8_256.ms_in1k/resolve/main/pytorch_model.bin
Traceback (most recent call last):
  File "D:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\urllib3\connection.py", line 174, in _new_conn
    conn = connection.create_connection(
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "D:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\urllib3\util\connection.py", line 95, in create_connection
    raise err
  File "D:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages\urllib3\util\connection.py", line 85, in create_connection
    sock.connect(sa)
TimeoutError: timed out

由于国内不能链接huggingface,可以更换成其他的代理链接,在import的位置加入

os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"

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摘要

🔥🚀本专栏教你如何嗨翻Yolov8!🚀🔥

💡升级大招:汲取最新论文精华,给你一整套Yolov8升级秘籍!包括但不限于:注意力加持、卷积大换血、Block革新、Backbone升级、Head重塑,还有优化器大换血!每篇都是干货,给你N种升级选择!

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💎💎💎基础与实战篇💎💎💎

YoloV8实战:各种图绘制汇总(mAP50、mAP50-95、loss、PR_curve、F1_curve)|科研必备|绘图神器

YoloV8的一些使用问题

Yolov8网络详解与实战(附数据集)

YoloV8实战:复现基于多任务的YoloV8方案

YoloV8实战:使用YoloV8实现水下目标检测(RUOD)

YoloV8实战:使用YoloV8实现水下目标的检测(DUO数据集)

YoloV8实战:使用YoloV8检测钢材表面缺陷

YoloV8实战:图像分割|从数据标注到训练、测试|手把手教你实现

YoloV8实战:YoloV8-World应用实战案例

💎💎💎改进Neck篇💎💎💎

YoloV8改进策略:Neck篇|自研Neck层融合模型|深度特征与浅层特征融合,涨点明显|附结构图(独家原创)

YoloV8改进策略:Neck层改进、注意力改进|HCANet全局与局部的注意力模块CAFM|二次创新|即插即用

YoloV8改进策略:Neck改进和Head改进:HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进,多种姿势涨点|代码注释详解

YoloV8改进策略:Neck和Head改进|ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力|多种改进方法|附结构图

YoloV8改进策略:Neck改进改进|ELA(独家原创与复现)

YoloV8改进策略:改进Neck|自研频域和空间注意力,超越GAM,CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图

YoloV8改进策略:基于频域多轴表示学习模块|全网首发|高效涨点|代码注释详解

YoloV8改进策略:Gold-YOLO高效目标检测器与YoloV8激情碰撞

YoloV8改进策略:全新特征融合模块AFPN,更换YoloV8的Neck

YoloV8改进策略:轻量级Slim Neck打造极致的YoloV8

YoloV8改进策略:增加分支,减少漏检

YoloV8改进策略:注意力改进、Neck层改进|自研全新的Mamba注意力|即插即用,简单易懂|附结构图|检测、分割、关键点均适用(独家原创,全世界首发)

YoloV8改进策略:Neck层改进|BiFPN+小目标分支实现小目标检测精度的大幅度上升(独家原创)

YoloV8改进策略:Neck和Head改进|GCNet(独家原创)|附结构图

💎💎💎BackBone改进篇💎💎💎

YoloV8改进策略:主干网络篇|MobileNetV4主干替换YoloV8的BackBone(独家原创)

YoloV8改进策略:BackBone|融合改进的HCANet网络中的多尺度前馈网络(MSFN)|二次创新|即插即用

YoloV8改进策略:改进BackBone|自研频域和空间注意力,超越GAM,CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图

YoloV8改进策略:BackBone改进|DCNv4最新实践|高效涨点|多种改进教程|完整论文翻译

YoloV8改进策略:HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进,多种姿势涨点|代码注释详解

YoloV8改进策略:BackBone改进|Mamba-UNet改进YoloV8,打造全新的Yolo-Mamba网络

YoloV8改进策略:BackBone改进|TransNeXt——ViT的鲁棒Foveal视觉感知(独家原创)

YoloV8改进策略:BackBone改进|焦点调制网络

YoloV8改进策略:BackBone改进|PKINet

YoloV8改进策略:BackBone改进|ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力

YoloV8改进策略:BackBone改进|EfficientVMamba(独家原创)

YoloV8改进策略:BackBone改进|2024年最新注意力机制ELA(独家原创,全网首发)

YoloV8改进策略:改进BackBone|自研频域和空间注意力,超越GAM,CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图

YoloV8改进策略:基于频域多轴表示学习模块|全网首发|高效涨点|代码注释详解

YoloV8改进策略:ASF-YOLO,结合了空间和尺度特征在小目标和密集目标场景有效涨点

YoloV8改进策略:双动态令牌混合器(D-Mixer)的TransXNet,实现YoloV8的有效涨点

YoloV8改进策略:基于RevCol,可逆的柱状神经网络的完美迁移,YoloV8的上分利器

YoloV8改进策略:Hiera改进YoloV8,实现精度和速度的双提升!

YoloV8改进策略:EfficientViT,高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV8的速度和精度,打造高效的YoloV8

YoloV8改进策略:LSKNet加入到YoloV8中,打造更适合小目标的YoloV8

YoloV8改进策略:RepViT改进YoloV8,轻量级的Block助力YoloV8实现更好的移动性

YoloV8改进策略:FastVit与YoloV8完美融合,重参数重构YoloV8网络(全网首发)

YoloV8改进策略:基于图的稀疏注意移动视觉的MobileViG,YoloV8用上了先进的图卷积网络

YoloV8改进策略:基于分层注意力的FasterViT,让YoloV8实现性能的飞跃

YoloV8改进策略:InceptionNext主干替换YoloV8和YoloV5的主干

YoloV8改进策略:轻量级的CloFormer助力Yolov8在速度和精度上实现双双提升

YoloV8改进策略:主干网络改进|SHViT高效视觉变换器(独家原创)

YoloV8改进策略:注意力改进|BackBone改进|自研全新的Mamba注意力|即插即用,简单易懂|附结构图|检测、分割、关键点均适用(独家原创,全世界首发)

YoloV8改进策略:BackBone改进|GCNet(独家原创)|附结构图

💎💎💎数据增强篇💎💎💎

YoloV8数据处理:数据增强篇|图像旋转

💎💎💎Block改进篇💎💎💎

YoloV8改进策略:Block篇|FFA-Net:用于单图像去雾的特征融合注意力网络(独家原创)

YoloV8改进策略:Block篇|引入UIB模块,打造轻量级的YoloV8|多模块融合(独家原创)

YoloV8改进策略:Block改进|DCNv4最新实践|高效涨点|完整论文翻译

YoloV8改进策略:HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进,多种姿势涨点|代码注释详解

YoloV8改进策略:Block改进|Mamba-UNet改进YoloV8,打造全新的Yolo-Mamba网络

YoloV8改进策略:Block改进|MogaNet——高效的多阶门控聚合网络

YoloV8改进策略:Block改进|自研Block,涨点超猛|代码详解|附结构图

YoloV8改进策略:Block改进|焦点调制网络(独家原创)

YoloV8改进策略:Block改进|2024年,遥感图像最新主干PKINet(独家改进,全网首发)

YoloV8改进策略:Block改进|轻量级的Mamba打造优秀的YoloV8|即插即用,简单易懂|附Block结构图|检测、分割、关键点均适用(独家原创)

YoloV8改进策略:Block改进|改进HCF-Net的MDCR模块|附结构图|多种改进方法(独家改进)

YoloV8改进策略:Block改进|HCF-Net的PPA模块|附结构图|(独家原创,全网首发)

YoloV8改进策略:双动态令牌混合器(D-Mixer)的TransXNet,实现YoloV8的有效涨点

YoloV8改进策略:SwiftFormer,全网首发,独家改进的高效加性注意力用于实时移动视觉应用的模型,重构YoloV8

YoloV8改进策略:EfficientViT,高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV8的速度和精度,打造高效的YoloV8

YoloV8改进策略:LSKNet加入到YoloV8中,打造更适合小目标的YoloV8

YoloV8改进策略:RepViT改进YoloV8,轻量级的Block助力YoloV8实现更好的移动性

YoloV8改进策略:Diverse Branch Block改进YoloV8,继续在重参数结构上恐龙抗狼

YoloV8改进策略:FastVit与YoloV8完美融合,重参数重构YoloV8网络(全网首发)

YoloV8改进策略:基于分层注意力的FasterViT,让YoloV8实现性能的飞跃

YoloV8改进策略:InceptionNeXt和YoloV8完美结合,让YoloV8大放异彩

YoloV8改进策略:VanillaNet极简主义网络,大大降低YoloV8的参数

YoloV8改进策略:让SeaFormer走进Yolov8的视野,轻量高效的注意力模块展现出无与伦比的魅力

YoloV8改进策略:Conv2Former与YoloV8深度融合,极简网络,极高性能

YoloV8改进策略:将ConvNextV2与YoloV8激情碰撞,能迸发出什么样的火花呢

YoloV8改进策略:将CIoU替换成Wise-IoU,幸福涨点,值得拥有,还支持EIoU、GIoU、DIoU、SIoU无缝替换。

YoloV8改进策略:Block改进|PromptIR(NIPS‘2023)样|轻量高效,即插即用(适用于分类、分割、检测等多种场景)

YoloV8改进策略:Block改进|SHViT高效视觉变换器(独家原创)

💎💎💎Head改进篇💎💎💎

YoloV8改进策略:改进Head|自研频域和空间注意力,超越GAM,CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图

YoloV8改进策略:注意力改进|Head改进|自研全新的Mamba注意力|即插即用,简单易懂:附结构图|检测、分割、关键点均适用(独家原创,全世界首发)

YoloV8改进策略:Neck和Head改进|GCNet(独家原创)|附结构图

YoloV8改进策略:Neck改进和Head改进:HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进,多种姿势涨点|代码注释详解

💎💎💎多种方式融合改进篇💎💎💎

YoloV8改进策略:Neck层改进|BiFPN+小目标分支实现小目标检测精度的大幅度上升(独家原创)

💎💎💎上采样改进篇💎💎💎

YoloV8分割改进策略:上采样改进|动态上采样|轻量高效,即插即用(适用于分类、分割、检测等多种场景)

YoloV8改进策略:上采样改进|动态上采样|轻量高效,即插即用(适用于分类、分割、检测等多种场景)

💎💎💎下采样改进篇💎💎💎

YoloV8改进策略:下采样改进|自研下采样模块(独家改进)|疯狂涨点|附结构图

YoloV8改进策略:下采样改进|HWD改进下采样

💎💎💎卷积篇💎💎💎

YoloV8改进策略:卷积篇|Kan行天下之FastKANConv

YoloV8改进策略:卷积篇|基于PConv的二次创新|附结构图|性能和精度得到大幅度提高(独家原创)

YoloV8改进策略:Conv改进|DCNv4最新实践|高效涨点|多种改进教程|完整论文翻译

YoloV8改进策略:Conv改进|TBC卷积,代码注释|多种改进方法|轻量又涨点|即插即用

YoloV8改进策略:卷积改进|MogaNet——高效的多阶门控聚合网络

YoloV8改进策略:卷积改进|RefConv打造轻量化YoloV8利器

YoloV8改进策略:卷积改进|DOConv轻量卷积,即插即用|适用各种场景

YoloV8改进策略:UniRepLKNet,大核卷积的最新成果,轻量高效的首选(全网首发)

YoloV8改进策略:AKConv即插即用,轻松涨点

YoloV8改进策略:WaveletPool解决小目标的混叠问题,提高小目标的检测精度

YoloV8改进策略:动态蛇形卷积,解决管状结构问题

YoloV8改进策略:RefConv打造轻量化YoloV8利器

YoloV8改进策略:独家原创,LSKA(大可分离核注意力)改进YoloV8,比Transformer更有效,包括论文翻译和实验结果

YoloV8改进策略:可变形大核注意力D-LKA,YoloV8的超大杯酱香拿铁

YoloV8改进策略:Intel面向参数高效动态卷积KernelWarehouse,YoloV8的上分显眼包

YoloV8改进策略:CoordConv给卷积加上坐标,从而使其具备了空间感知能力

YoloV8改进策略:SPD-Conv加入到YoloV8中,让小目标无处遁形

YoloV8改进策略:即插即用的SCConv,YoloV8的轻量化涨点神器

YoloV8改进策略:Intel的多维动态卷积,涨点更轻松

YoloV8改进策略:RFAConv模块即插即用,实现YoloV8丝滑上分

YoloV8改进策略:InceptionNeXt和YoloV8完美结合,让YoloV8大放异彩

YoloV8改进策略:RFAConv模块即插即用,实现YoloV8丝滑上分

YoloV8改进策略:将DCN v1与v2运用到YoloV8中,化身成上分小黑子

YoloV8改进策略:卷积篇|使用PConv替换YoloV8中的卷积|即插即用,简单高效

💎💎💎蒸馏篇💎💎💎

YoloV8改进策略:蒸馏改进|MGDLoss|使用蒸馏模型实现YoloV8无损涨点|特征蒸馏

YoloV8改进策略:蒸馏改进|CWDLoss|使用蒸馏模型实现YoloV8无损涨点|特征蒸馏

YoloV8改进策略:蒸馏改进|MimicLoss|使用蒸馏模型实现YoloV8无损涨点|特征蒸馏

💎💎💎自研篇💎💎💎

YoloV8改进策略:改进Head|自研频域和空间注意力,超越GAM,CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图

YoloV8改进策略:Block改进|自研Block,涨点超猛|代码详解|附结构图

YoloV8改进策略:改进BackBone|自研频域和空间注意力,超越GAM,CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图

YoloV8改进策略:基于自研的图注意力机制改进| 独家改进方法|图卷积和注意力融合模块

YoloV8改进策略:下采样改进|自研下采样模块(独家改进)|疯狂涨点|附结构图

💎💎💎注意力篇💎💎💎

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YoloV8改进策略:注意力篇|像素注意力和通道注意力相融合,改进Bottleneck(独家原创)

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YoloV8改进策略:Neck和Head改进|ECA-Net:用于深度卷积神经网络的高效通道注意力|多种改进方法|附结构图

YoloV8改进策略:BackBone改进|GCNet(独家原创)|附结构图

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YoloV8改进策略:注意力改进|Head改进|自研全新的Mamba注意力|即插即用,简单易懂:附结构图|检测、分割、关键点均适用(独家原创,全世界首发)

YoloV8改进策略:全局注意力机制|注意力改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图

YoloV8改进策略:Agent Attention|Softmax与线性注意力的融合研究|有效涨点|代码注释与改进|全网首发(唯一)

YoloV8改进策略:BAM瓶颈注意力模块|BAM详解以及代码注释|CBAM姊妹篇|有效涨点

YoloV8改进策略:基于自研的图注意力机制改进| 独家改进方法|图卷积和注意力融合模块

YoloV8改进策略:基于频域多轴表示学习模块|全网首发|高效涨点|代码注释详解

YoloV8改进策略:AAAI 2024 最新的轴向注意力| 即插即用,改进首选|全网首发,包含数据集和代码,开箱即用!

YoloV8改进策略:Swift Parameter-free Attention,无参注意力机制,超分模型的完美迁移

YoloV8改进策略:三元注意力,小参数大能力,即插即用,涨点自如

YoloV8改进策略:OrthoNets最新的SOTA注意力机制,让YoloV8涨点自如

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YoloV8改进策略:重新思考高效的基于注意力的移动块模型EMO重新定义了轻量化的YoloV8

YoloV8改进策略:RFAConv模块即插即用,实现YoloV8丝滑上分

YoloV8改进策略:新出炉的EMA注意力机制助力YoloV8更加强大

YoloV8改进策略:RFAConv模块即插即用,实现YoloV8丝滑上分

YoloV8改进策略:基于双层路由注意力的视觉Transformer提升YoloV8的检测能力

YoloV8改进策略:注意力改进|HCANet全局与局部的注意力模块CAFM|二次创新|即插即用

💎💎💎正则化改进💎💎💎

YoloV8改进策略:BN和LN的自适应结合的BCN| 正则化改进|有效涨点|代码二次改进,加注释详解

💎💎💎损失函数篇💎💎💎

YoloV8改进策略:IoU改进|Iou Loss最新实践|高效涨点|完整论文翻译

YoloV8改进策略:Shape-IoU,考虑边框形状与尺度的度量

YoloV8改进策略:Inner-IoU+clou,YoloV8的涨点明珠

YoloV8改进策略:NWD小目标检测新范式,助力YoloV5、V8在小目标上暴力涨点

YoloV8改进策略:MPDIoU超越现有的IoU,与YoloV8一起恐龙扛狼扛狼扛

💎💎💎复现论文💎💎💎

YoloV8改进策略:独家原创,全网首发,复现Drone-Yolo,以及改进方法

YoloV8改进策略:复现HIC-YOLOv5,打造HIC-YOLOv8,用于小物体检测

💎💎💎优化器💎💎💎

YoloV8改进策略:来自谷歌最新的优化器——Lion,在速度和精度上双双提升。Adam表示年轻人不讲武德

在这里插入图片描述

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