Context Aggregation模块的主要目的是通过整合图像中不同位置的上下文信息,改善目标检测和图像分割任务的性能。在传统的目标检测和图像分割算法中,通常只考虑了局部特征,而忽略了全局上下文的信息。然而,全局上下文信息对于正确的目标识别和定位非常重要。因此,Context Aggregation模块被引入来解决这个问题。 Context Aggregation...
我们提出了CONTAINER(CONText AggregatIon NEtwoRk),这是一个多头上下文聚合的通用构建模块,能够像Transformers一样利用长程交互,同时仍然利用局部卷积操作的归纳偏差,从而实现更快的收敛速度,这通常在CNNs中可见。我们的CONTAINER架构在ImageNet上使用22M参数实现了82.7%的Top-1准确率,相比DeiT-Small提高了2.8个百分点,并且...
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...
首先在iSAID数据集上进行实例分割任务的模块评估,然后在DIOR和NWPU VHR-10数据集上进行目标检测任务,以展示在光学遥感图像中的有效性。我们还使用HRSID数据集验证了在SAR图像中的泛化能力。 三、添加方法 原论文提出的CATnet中的ContextAggregation模块代码如下所示: import torch import torch.nn as nn from ...
ContextAggregation模块是一种创新的上下文聚合方法,旨在通过聚合全局视觉上下文信息来增强目标特征。在YoloV8中,我们巧妙地使用ContextAggregation替换了原有的Bottleneck模块,从而实现了性能上的飞跃。这一改进不仅保留了YoloV8原有的高效性,更在检测精度上取得了突破性的提升。 ContextAggregation模块的优点在于其强大的全局...
我们提出了CONTAINER(CONText AggregatIon NEtwoRk),这是一个多头上下文聚合的通用构建模块,能够像Transformers一样利用长程交互,同时仍然利用局部卷积操作的归纳偏差,从而实现更快的收敛速度,这通常在CNNs中可见。我们的CONTAINER架构在ImageNet上使用22M参数实现了82.7%的Top-1准确率,相比DeiT-Small提高了2.8个百分点,并且...
我们提出了CONTAINER(CONText AggregatIon NEtwoRk),这是一个多头上下文聚合的通用构建模块,能够像Transformers一样利用长程交互,同时仍然利用局部卷积操作的归纳偏差,从而实现更快的收敛速度,这通常在CNNs中可见。我们的CONTAINER架构在ImageNet上使用22M参数实现了82.7%的Top-1准确率,相比DeiT-Small提高了2.8个百分点,并且...
我们提出了CONTAINER(CONText AggregatIon NEtwoRk),这是一个多头上下文聚合的通用构建模块,能够像Transformers一样利用长程交互,同时仍然利用局部卷积操作的归纳偏差,从而实现更快的收敛速度,这通常在CNNs中可见。我们的CONTAINER架构在ImageNet上使用22M参数实现了82.7%的Top-1准确率,相比DeiT-Small提高了2.8个百分点,并且...
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...