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,...
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,能达到比YOLOv7更好的效果,并且能做到实时检测。 (二)学生...
本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO(发布于2023.12月份的最新机制),其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征,提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中,ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据集上取得了卓越的分割准确性和速度,达到了0.91
dfl_loss(Distribution Focal Loss)是YOLO系列中的一种损失函数,特别是在一些改进版本如YOLOv5和YOLOv7中被引入。它的主要目的是解决目标检测中的类别不平衡问题,并提高模型在处理小目标和困难样本时的性能。下面是对dfl_loss的详细解读:DFL Loss 的背景在目标检测任务中,类别不平衡是一个常见的问题。某些类别的...
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