论文链接:arxiv.org/abs/2211.1544 代码地址:github.com/tinyvision/d 一句话总结:DAMO-YOLO通过引入神经架构搜索、高效的特征金字塔网络、零头设计、对齐标签分配和知识蒸馏技术,在保持低延迟的同时显著提高了物体检测的性能。 研究背景 研究问题:本文提出了一种快速且准确的物体检测方法,称为DAMO-YOLO,旨在在保持低...
DAMO-YOLO被提出为在"DAMO: Deep Automated Machine Learning for Object Detection"这篇论文中。DAMO-YOLO是一种改进的You Only Look Once (YOLO)模型,在原有YOLO模型的基础上进行了改进,以提高准确率。 modelscope.cn/models/da github.com/tinyvision/d发布...
论文地址:论文地址 代码地址:代码地址 基本原理:Large Neck: RepGFPN 在FPN(特征金字塔网络)中,多尺度特征融合旨在聚合不同阶段backbone输出的特征,从而增强输出特征的表达能力,提高模型性能。传统的 FPN 引入自上而下的路径来合并多尺度特征。考虑到单向流量的限制,PAFPN增加了一个额外的自下而上的路径聚合网络,但...
公众号：网络技术联盟站，InfoQ签约作者，阿里云社区签约作者，华为云 云享专家，BOSS直聘 创作王者，腾讯...
论文链接:DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design 更多资料:zhuanlan.zhihu.com/p/59 如果你觉得我们分享的内容还不错,请不要吝啬给我们一些鼓励:点赞、喜欢或者分享给你的小伙伴! 活动信息、技术分享和招聘速递请关注:zilliz.gitee.io/welcome 如果你对我们的项目感兴趣请关注: 用于存储向量...
DAMO-YOLO的RepGFPN多尺度特征融合颈部网络与目标检测器的融合策略 1、DAMO-YOLO [*点击此处直达论文地址*](https://arxiv.org/abs/2211.15444)DAMO-YOLO是一个兼顾速度与精度的目标检测框架,其效果超越了目前的…
➤论文 DAMO-YOLO : A Report on Real-Time Object Detection Design 论文链接:https://arxiv.org/abs/2211.15444 代码链接:https://github.com/tinyvision/DAMO-YOLO 模型和demo链接:https://www.modelscope.cn/models/damo/cv_tinynas_object-detection_damoyolo/summary ...
在damo/apis/detector_trainer.py的158行,及174-203行中,DAMO-YOLO分别对train_dataloader和val_dataloader进行了创建,并进行了iters_per_epoch的计算,用于后续Iters-based的模型训练。 # dataloaderself.train_loader,self.val_loader,iters=self.get_data_loader(cfg) ...