由于内容信息,CARAFE可以在不同的位置使用自适应和优化的重组核,实现比主流的上采样操作(如插值或反褶积)更好的性能。 为了验证CARAFE的有效性,包括目标检测、实例分割、语义分割、图像修复等,在MS COCO test-dev 2018上,CARAFE可以将Faster RCNN的检测性能提高1.2%,将Mask RCNN的实例分割性能提高1.3%。当对256通...
以Faster R-CNN w/ FPN为例,我们对比了 CARAFE 和其他上采样算子的性能以及参数量和计算量。在性能明显优于其他算子的情况下,CARAFE 保持了轻量级的特性,参数量和计算量都较小。 我们将 CARAFE 应用于不同的任务中,例如物体检测,语义分割,image inpainting ,都取得了不错的效果。 物体检测 在物体检测任务上,对...
以Faster R-CNN w/ FPN 为例,我们对比了 CARAFE 和其他上采样算子的性能以及参数量和计算量。在性能明显优于其他算子的情况下,CARAFE 保持了轻量级的特性,参数量和计算量都较小。 我们将 CARAFE 应用于不同的任务中,例如物体检测,语义分割,image inpaintin...
通过将低分辨率特征图与高分辨率特征图进行交互,CARAFE算子能够帮助模型实现更精确的上采样,从而提高目标检测的准确性。 在YOLOv5/v7中应用CARAFE算子的过程主要包括以下两个步骤: 特征重组:首先,CARAFE算子将低分辨率特征图进行上采样,并生成与高分辨率特征图相同大小的特征图。在这个过程中,CARAFE算子将低分辨率特征图分...
本文记录的是利用CARAFE上采样对RT-DETR的颈部网络进行改进的方法研究。RT-DETR采用传统的最近邻插值的方法,仅考虑子像素邻域,无法捕获密集预测任务所需的丰富语义信息,从而影响模型在密集预测任务中的性能。CARAFE通过在大感受野内聚合信息、能够实时适应实例特定内容且保持计算效率。
YOLOv10涨点改进:上采样算子 | 轻量级上采样CARAFE算子 💡💡💡本文独家改进: 上采样操作CARAFE,具有感受野大、内容感知、轻量级、计算速度快等优点,引入yolov10二次创新; 1)代替Upsample进行使用; 改进结构图如下: 1.YOLOv10介绍 添加描述 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.14458...
上采样操作是各种网络结构里广泛使用的运算之一,我们提出了一个轻量级的通用上采样算子 CARAFE(音[kə'ræf]),相对最近邻和双线性等上采样算子,在不同任务中都取得了显著的提升,同时只引入很少的参数量和计算代价。 【一分钟批阅版】 上采样操作可以表示为每个位置的上采样核和输入特征图中对应邻域的像素做...
之前我们主要研究物体检测(例如Hybrid Task Cascade,Guided Anchoring,Libra R-CNN和Prime Sample Attention),这次尝试跳出单纯的物体检测框架,解决一些通用模块和算子的问题。上采样操作是各种网络结构里广泛使用的运算之一,我们提出了一个轻量级的通用上采样算子 CARAFE(音[kə'ræf]),相对最近邻和双线性等上采样...
通道压缩器:采用$1×1$卷积层将输入特征通道从$C$压缩到$C_{m}$,减少特征图的通道数,从而减少后续步骤的参数和计算成本,使CARAFE更高效。 内容编码器:使用核大小为$k{encoder}$的卷积层根据输入特征的内容生成重组核,编码器的参数为$k{encoder}×k{encoder}×C{m}×C{u p}$。增大$k{encoder}$可以扩大...
以更快的R-CNN w / FPN为例,我们将CARAFE和其他上采样算子的性能与参数量和计算量进行比较。 在性能明显优于其他运营商的情况下,CARAFE通过少量参数和计算保持轻量级功能。 我们将CARAFE应用于不同的任务,例如对象检测,语义分割和图像修复,所有这些都有很好的结果。