一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用多层次 特征融合模块(SDI)配上经典的加权双向特征金字塔网络ASF-YOLO的Neck形成一种全新的Neck网络结构,从而达到二次创新的效果,其中(SDI)模块的主要思想是通过…
基于DETR的网络消除了各种手工设计的组件,如非最大值抑制,从而极大地简化了目标检测的流水线,但这些网络与传统的CNN网络如YOLO系列相比,存在实时性差的问题。为了解决该问题,百度提出了RT-DETR。与YOLOv7相比,RT-DETR用更少的迭代次数和更少的数据增强,...
图9.4.系统支持摄像头实时识别图9.5.系统支持图片识别图9.6.系统支持视频识别图9.7.系统支持识别结果文件自动保存图9.8.系统支持Excel导出检测结果数据10. YOLOv11核心改进源码讲解10.1 revcol.py以下是经过简化和注释的核心代码部分:import torch import torch.nn as nn # 定义一个用于反向传播的自定义函数 class ...
Rep-PAN Neck结构图: Multi-path只使用repvgg-style不能达到很好的精度-速度平衡,对于大模型,作者探索了多路径的网络结构。参考该博客提出了Bep unit,其结构如下图所示: CSP(Cross Stage Partial)-style计算量小,且有丰富的梯度融合信息,广泛应用于YOLO系列中,比如YOLOv11、PPYOLOE。