ASF-YOLO基于YOLO分割框架,采用尺度序列特征融合(SSFF)模块来增强网络的多尺度信息提取能力,并采用三重特征编码器(TPE)模块融合不同尺度的特征图以提高细节信息。本文引入了一个通道和位置注意力机制(CPAM),将SSFF和TPE模块集成起来,专注于信息通道和空间位置相关的小对象,以改善检测和分割性能。 2. ASF-YOLO的主要...
一、本文介绍 本文记录的是利用ASF-YOLO提出的颈部结构优化YOLOv11的目标检测网络模型。将YOLOv11的颈部网络改进成ASF-YOLO的结构,使模型能够有效的融合多尺度特征,捕获小目标精细信息,并根据注意力机制关注小目标相关特征,显著提高模型精度。 专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、...
Cross Stage Partial Darknet与CSPDarknet53是从YOLOv4修改而来,并被设计为YOLOv5的backbone网络,其中包含C3(包括3个卷积层)和ConvBNSiLU模块。在YOLOv5和YOLOv8的backbone中,第1-5级特征提取分支P1、P2、P3、P4和P5对应着与这些特征图相关的YOLO网络输出。YOLOv5 v7和YOLOv8是第一个主流基于YOLO的架构,可以处理...
表1 显示了 ASF-YOLO 在 DSB2018 数据集上与其他经典和先进方法的性能比较,这些方法包括 Mask R-CNN [2]、Cascade Mask R-CNN [3]、SOLO [4]、SOLOv2 [5]、YOLACT [6]、Mask R-CNN with Swin Transformer backbone (Mask RCNN Swin T)、YOLOv5l-seg v7.0 [8] 和 YOLOv8l-seg [9]。 作者的...
首先,在YOLOv8的基础架构上,加入一种注意尺度序列融合机制(Attentional Scale Sequence Fusion, ASF),该机制能够对不同尺度的特征图进行融合,从而获得更好的图像特征,提取出更丰富、更准确的特征信息。然后,对损失函数进行改进,引入Inner-IoU,通过辅助边框计算IoU损失,进一步提高算法的检测精度。实验结果表明,在VisDrone...
A novel attentional scale sequence fusion based on YOLO.Three novel modules in the neck part of the YOLO framework.We introduce scale sequence feature fusion and triple feature encoding modules.We introduce a novel channel and position attention mechanism.ASF-YOLO achieves competitive performance in bo...
segment/train: weights=/media/dell/lhx/yolo/ASF-YOLO/yolov5l-seg.pt, cfg=/media/dell/lhx/yolo/ASF-YOLO/models/segment/asf-yolo.yaml, data=/media/dell/lhx/yolo/ASF-YOLO/data/bcc.yaml, hyp=/media/dell/lhx/yolo/ASF-YOLO/data/hyps/hyp.scratch-low.yaml, epochs=100, batch_size=8,...
建议作者将pt文件换成链接的方式,不然code下载下来太慢了 Owner mkang315 commented Feb 8, 2024 Sorry for that. You may download ASF-YOLO v1.0 if you don't need the file yolov5l-seg.pt. Thank you for being so considerate. Sorry, something went wrong. Sign up for free to join this...
通过使用“ALPR”数据集,YOLOv11能够在车牌检测和字符识别任务中实现更高的准确率和更快的处理速度,从而提升实际应用中的性能。综上所述,“ALPR”数据集为本项目提供了坚实的基础,使得改进后的YOLOv11车牌识别系统能够在多种环境下有效工作,具备更强的识别能力和更高的实用价值。
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