在本文中,我们创新性地将ContextAggregation模块引入到了YoloV8模型中,特别是在其Neck部分的三个输出特征中融入了该模块,从而实现了显著的性能提升。ContextAggregation模块的核心优势在于其强大的多尺度上下文聚合能力。通过该模块,YoloV8能够更有效地捕捉和利用图像中的全局视觉信息,特别是针对遥感图像中普遍存在的尺度变...
Multi-scale context aggregation by dilated convolutions——通过膨胀卷积进行多尺度上下文信息的聚合 我读完这篇论文感觉可以概括的分为:提出了 膨胀卷积膨胀卷积 、运用膨胀卷积进行了多尺度预测、设置了一个Front-end(然后将其和multi-scale部分相结合) Abstract The idea of Dilated Convolution is come from the ...
2. Yolov8引入ContextAggregation 2.1 修改modules.py中 核心代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class ContextAggregation(nn.Module): """ Context Aggregation Block. Args: in_channels (int): Number of input channels. reduction (int, optional): Channel reduction ratio. Default:...
实验结果: 为了验证文章提出的两个结构的有效性,及将BN层改成IN层对该课题是有改进的,文章给出了在SOT indoor数据集上的ablation study . smoothed dilation 模块的改进,提升了1PSNR,gated fusion 网络提升了约0.5PSNR,将BN改成IN也能提升将近1PSNR,从实验结果来看,文章提出的每个小改进都是很有效的,令人意外的...
构建：基于膨胀卷积构建，初始尝试使用标准或随机初始化的卷积核效果不佳，因此采用身份内核确保信息逐层传递。初始化规则：对于基本和大型上下文模块，根据输入和输出通道数进行调整，确保信息的有效融合。Frontend部分：基础模型：选择VGG16。网络结构调整：去除最后的池化层和striding，插入上下文模块，并调整...
3.1 Contextual Aggregation for Vision 考虑输入图像 ,其中C和H×W分别表示输入图像的通道和空间维度。首先将输入图像平坦化为一个令符序列 ,其中N = HW,输入到网络。视觉网络通常堆叠多个构建块与剩余连接[23],定义为: 其中,X和Y为考虑的层的输入和输出向量,Wi为可学习参数。F决定如何聚合X中的信息来计算特定...
原文链接:Multi-Scale Context Aggregation by Dilation Convolutions摘要最先进的语义分割模型是基于卷积网络的适应性,而卷积网络最初是为图像分类而设计的。但是,语义分割等密集预测问题在结构上与图像分类不同。在这项工作中,我们开发了一个新的卷积网络模块,专门设计用于密集预测。所提出的模块采用扩张性卷积方法(...
《MULTI-SCALE CONTEXT AGGREGATION BY DILATED CONVOLUTIONS》 源码地址:caffe tensorflow what: 文章提出一个新颖的卷积方式:膨胀卷积。通过膨胀卷积指数式的增长感受野的区域,从而获得更好的稠密分类结果。用语义分割这个很具代表性的稠密分类问题验证了膨胀卷积的有效性。好吧说了这么多,总结起来一句话:通过更... ...
该文提出的空洞卷积模型,并未减少分辨率同时,不需要对不同尺寸输入图片对输出结果的影响进行分析。该结构主要用于分割任务,同时,值得注意的是空洞卷积的网络中并未有池化或者下采样的操作过程。通过空洞卷积即可获得较大的感受野。 空洞卷积 该文重点介绍空洞卷积的影响,而不是空洞卷积的构建,利用空洞卷积进行多尺寸的信...
该文提出的空洞卷积模型,并未减少分辨率同时,不需要对不同尺寸输入图片对输出结果的影响进行分析。该结构主要用于分割任务,同时,值得注意的是空洞卷积的网络中并未有池化或者下采样的操作过程。通过空洞卷积即可获得较大的感受野。 空洞卷积 该文重点介绍空洞卷积的影响,而不是空洞卷积的构建,利用空洞卷积进行多尺寸的信...