本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络,ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构,它融合了自监督学习技术和架构改进,特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化(GRN)层。我将其替换YOLOv5的特征提取网络,用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上,同时该主干网...
在这里插入图片描述 由于YOLO使用的是txt格式的标注,我们需要将VOC格式转换为YOLO格式。可以使用各种转换工具或脚本来实现。 下面是一个简单的方法是使用Python脚本,该脚本读取XML文件,然后将其转换为YOLO所需的txt格式。 #!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-importxml.etree.ElementTreeasETimportos...
本文给大家带来的改进机制是ConvNeXtV2网络,ConvNeXt V2是一种新型的卷积神经网络架构,它融合了自监督学习技术和架构改进,特别是加入了全卷积掩码自编码器框架和全局响应归一化(GRN)层。我将其替换YOLOv5的特征提取网络,用于提取更有用的特征。经过我的实验该主干网络确实能够涨点在大中小三种物体检测上,同时该主干网...
YOLOV8-seg算法的核心架构依然基于YOLO的传统设计理念,分为输入端、主干网络和检测端三个主要部分。输入端负责接收图像数据并进行预处理,以适应后续的特征提取和目标检测任务。主干网络则是算法的核心部分,负责从输入图像中提取多层次的特征信息。YOLOV8-seg在主干网络中引入了C2f模块,这一模块在设计上借鉴了YOLOv5中...