上面上AFPN的网络结构,可以看出从Backbone中提取出特征之后,将特征输入到AFPN中进行处理,然后它可以获得不同层级的特征进行融合,这也是它的主要思想质疑,同时将结果输入到检测头中进行预测。 (需要注意的是本文砍掉了最下面那一条线适应YOLOv8因为我们是三个检测头,下一篇文章我会出增加小目标检测头的然后四个头的y...
YOLOv8模块改进(一)以ASPP和SPPFCSPC为例替换掉模型中的SPPF层结构 1.8万 9 13:14 App YOLOV8改进(三),下采样Conv替换为更细粒度的SPDConv,亲测小目标长点!小伙伴们开快来试试吧 1.2万 1 07:17 App YOLOV8进行改进(四),卷积替换为动态蛇形卷积Dynamic Snake Convolution,小伙伴们、们快来试试吧~...
一、 AFPN 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 多尺度特征对于在目标检测任务中对具有尺度方差的目标进行编码非常重要。多尺度特征提取的常见策略是采用经典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。然而,这些方法会遭受特征信息的丢失或退化,从而损害非相邻级别的融合效果。本文提出了一种渐近特征金字塔...
具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 2023检测头篇 | 利用AFPN增加小目标检测层(让小目标无所遁形),点击此处即可跳转
具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 2023检测头篇 | 利用AFPN增加小目标检测层(让小目标无所遁形),点击此处即可跳转 编辑于 2024-01-16 18:35・IP 属地辽宁 YOLOV8 深度学习(Deep Learning) 目标检测 赞同2添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
这使得模型能够在各种大小和姿态的狗中做出准确的识别和定位。 AFPN 不直接处理单个大小的对象,而是综合考虑不同层次的信息,以更全面地理解图像内容。 小目标涨点 更新中… YOLO v5 魔改 YOLO v7 魔改 YOLO v8 魔改 YOLO v9 魔改
yolov8 引入MPDIoU classASFF_2(nn.Module):def__init__(self, inter_dim=512):super(ASFF_2,self).__init__()self.inter_dim = inter_dim compress_c =8self.weight_level_1 = BasicConv(self.inter_dim, compress_c,1,1)self.weight_level_2 = BasicConv(self.inter_dim, compress_c,1,1)...
这是因为YOLO系列算法本身就具有高效的实时检测能力,而AFPN则能够提供更准确的特征信息,从而帮助YOLO更好地识别目标物体。 总之,AFPN作为一种新型的特征金字塔网络,通过改进特征金字塔的构建方式和引入自适应空间融合操作,有效地解决了非相邻层之间信息传递不足的问题,提升了目标检测的性能。在实际应用中,我们可以将A...
本发明公开了一种基于yolov8CAAFPN模型的水下机器人目标检测方法,属于深度学习和计算机视觉技术领域.该方法步骤主要包括:S1.获取水下目标检测待处理数据,对数据进行增强;S2.采用C2fCA模块改进骨干网络对数据进行特征提取,提高对目标的注意力能力;S3.颈部网络采用改进的特征融合网络AFPN加强多尺度特征融合过程,在保持参数...
This state of affairs calls for the development of a novel YOLOv8-AFPN-MPD-IoU model for instance segmentation and quantification of bridge surface cracks. Firstly, YOLOv8s-Seg is selected as the backbone network to carry out instance segmentation. In addition, an asymptotic feature ...