此外在静态区域中为了确保EDRCA-YOLO加速器系统的硬件设计在运行中保持动态重构分区功能模块和静态逻辑功能模块之间不发生逻辑混乱的情况,本设计使用Decoupler模块对每个可重构模块做逻辑解耦处理,可以在重新配置期间对动态区域和和静态区域之间的逻辑进行隔离,并且在区域内使用DFX_Shutdown管理器模块管理AXI4-Lite、AXI4-...
通过对比YOLOv9基线网络,得出在此数据集和CA模块在不同网络中的对比: 实验结果表明:将 CA 模块融入 YOLOv9网络中后,识别的精度提升了 1.23%、平均精度(mAP0.5)提升了 2.59%,说明 CA 模块的融入可使 YOLOv9 网络的目标定位更精准,体现了更好的目标检测性能。而在对比实验中,CA-YOLOv9 网络的各项指标相较于...
而在对比实验中,CA-YOLOv9 网络的各项指标相较于其他网络均有明显提升,说明 CA-YOLOv9 网络对课堂行为的识别性能更优。 结论: 针对大学教室复杂、密集的课堂环境,本研究在 YOLOv9 的基础上,加入 CA 模块,提出CA-YOLOv9 网络,并通过结构分析实验,得到 CA-YOLOv9 网络的最佳结构为 YOLOv9_CA_3;通过消融...
本发明设计了一种基于混合空洞卷积的CAYOLO目标检测算法,主要包括以下几个步骤:搭建YOLOv4模型;在SPP模块之前加入CA注意力模块,在主干网络backbone的残差模块中添加注意力模块;设计混合空洞卷积模块,将其添加到主干网络CSPDarkNet53中;在主干网络输出的卷积层和空间金字塔结构SPP上下两侧的卷积层中改变卷积次数,同时在...
8. 应用注意力: 将原始输入特征图与宽度和高度方向上的注意力分数相乘,得到 CA 注意力机制的输出。 2. YOLOv8添加CA注意力机制 加入注意力机制,在ultralytics包中的nn包的modules里添加CA注意力模块,我这里选择在conv.py文件中添加CA注意力机制。
基于CA-YOLOv9网络的实时全景多尺度课堂行为识别 Real-time Panoramic Multi-scale Classroom Behaviors Recognition Based on CA-YOLOv9 Network 作者： 谭苏燕[1];王祖煊[2];何高大[3]作者机构： [1]广州大学外国语学院,广东广州510006;[2]华南师范大学物理学院,广东广州510006;[3]华南农业大学外国语学院,广东...
首先在models文件夹下复制yolov5s.yaml文件,粘贴并重命名为yolov5s_CA.yaml 接着修改yolov5s_CA.yaml,将CA模块加到我们想添加的位置。 注意力机制可以添加在backbone,Neck,Head等部分, 常见的有两种:一是在主干的 SPPF 前添加一层;二是将Backbone中的C3全部替换。
2.RFA加入到yolov8 2.1 新建ultralytics/nn/Conv/RFA.py 核心代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 classDyCAConv(nn.Module):def__init__(self,inp,oup,kernel_size,stride,reduction=32):super(DyCAConv,self).__init__()self.pool_h=nn.AdaptiveAvgPool2d((None,1))...
本发明提供了一种基于改进CA注意力机制的YOLOv7路面垃圾检测方法,包括:通过分布在城镇中的监控摄像头获得路面垃圾图像视频数据;对标注后的图像集利用GAN‑based与SMA融合的数据增强技术进行数据集增强处理,建立路面垃圾图像数据集;构建改进的YOLOv7网络,包括在YOLOv7网络中添加可变卷积网络和改进的CA注意力机制;将路面...
The proposed MobileNet-CA-YOLO model is a high-performance and lightweight solution for rice pest and disease detection, providing accurate and timely results for farmers and researchers. Keywords: MobileNetV3; rice pests and diseases; YOLOv7; coordinate attention mechanism; SIoU...