首先,它在保持高效性能的同时,实现了更高的检测精度,为实时目标检测领域树立了新的标杆。其次,Efficient-RepGFPN模块的引入使得YoloV10能够更好地适应不同规模和不同复杂度的目标检测任务,具有更强的泛化能力。最后,基于Efficient-RepGFPN的YoloV10在训练和推理过程中都表现出了更好的稳定性和鲁棒性,为实际应用...
Neck是目标检测框架中承上启下的关键环节。它对Backbone提取到的重要特征,进行再加工及合理利用,有利于下一步head的具体任务学习。本文按照Neck的六种分类顺序对主流Neck进行阶段性总结。 Neck是目标检测框架中承上启下的关键环节。它对Backbone提取到的重要特征,进行再加工及合理利用...
目前在 Neck 上的研究主流大多都是基于 FPN 的改进,所以后续我们也会主要就 FPN 系列进行展开介绍。 ✨2 Naive-Neck SSD网络结构图: 可以明显看到其就是抽取网络在不同层级的输出进行目标的检测。 这样做在不同的层上面输出对应的目标,不需要经过所有的层才输出对应的目标(即对于有些目标来说,不用进行多余的...
(平均精度),0.887的mask mAP,以及47.3 FPS的推理速度,效果非常的好,这个结构本来是用于分割的,我将其移植到了目标检测的模型上,所以其可以适用于分割和目标检测,当然其它的领域也可以用但是对于分割的同学效果是最好的,目标检测领域也有一定涨点效果,同时欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含...
Slim-Neck是一种用于目标检测器架构的设计范式,旨在通过引入轻量级卷积技术GSConv来实现在维持准确性的同时满足实时检测需求。Slim-Neck的设计理念是在保持准确性的同时提高检测器的计算成本效益。GSConv是一种通用的卷积方法,旨在减少计算复杂性,降低推理时间,并保持模型的准确性。
kitti2D目标检测 指标 目标检测neck 本文研究yolo系列的Neck模块。yolov1、yolov2没有使用Neck模块,yolov3开始使用。Neck模块的目的是融合不同层的特征检测大中小目标。 模块 在进行yolo系列Neck模块研究前,先研究FPN、SPP和PAN模块。 1.FPN(feature pyramid networks)...
在传统的目标检测框架中,从图像识别模型继承的主干网络提取深度潜在特征,然后neck模块融合这些潜在特征以捕获不同尺度的信息。 01 前言 由于目标检测中的分辨率比图像识别中的分辨率大得多,因此主干的计算成本通常会主导总推理成本。 这种沉重的主干设计范式主要是由于将图像识别模型转移到目标检测时的历史遗留问题,而不是...
四、常用neck Additional blocks: SPP ASPP RFB SAM Path-aggregation blocks: FPN PAN NAS-FPN Fully-connected FPN BiFPN ASFF SFAM NAS-FPN 五、Skip-connections Residual connections Weighted residual connections Multi-input weighted residual connections Cross stage partial connections (CSP) 六、常用**函数...
在最近几年,目标检测器在backbone和head之间会插入一些网络层,这些网络层通常用来收集不同的特征图。我们将其称之为目标检测器的neck。通常,一个neck由多个bottom-up路径和top-down路径组成。使用这种机制的网络包括Feature Pyramid Network(FPN),Path Aggregation Network(PAN),BiFPN和NAS-FPN。
landmark目标检测 目标检测neck Neck是目标检测框架中承上启下的关键环节。它对Backbone提取到的重要特征,进行再加工及合理利用,有利于下一步head的具体任务学习,如分类、回归、keypoint、instance mask等常见的任务。本文将对主流Neck进行阶段性总结。 总体概要:...