在这项工作中,我们提出了内容感知特征重组(CARAFE)来上采样一个特征地图。在每个位置上,CARAFE可以利用底层的内容信息来预测重组内核,并在预定义的附近区域内重组特征。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。 2.基于yolov5的CARAFE小目标...
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...
具体改进方法,核心代码和修改教程可访问如下地址: YOLOv5改进 | 细节涨点篇 | DySample一种超级轻量的动态上采样算子(效果完爆CARAFE),点击此处即可跳转 (大家如有任何问题,随时通过链接到CSDN我的个人主页私信我咨询,看到都会在第一时间回复大家)