因此,我们丢弃了之前方法中常使用的Decouple Head,只保留了用于分类和回归任务的一层线性投影层,我们称其为ZeroHead。ZeroHead可以最大限度地压缩检测头的计算量,从而省出更大的空间给更复杂的Neck,比如我们的RepGFPN neck。值得注意的是ZeroHead 本质上可以被认为是一种Couple Head,这也是和之前方法所采样的Decoupl...
因此,我们丢弃了之前方法中常使用的Decouple Head,只保留了用于分类和回归任务的一层线性投影层,我们称其为ZeroHead。ZeroHead可以最大限度地压缩检测头的计算量,从而省出更大的空间给更复杂的Neck,比如我们的RepGFPN neck。值得注意的是ZeroHead 本质上可以被认为是一种Couple Head,这也是和之前方法所采样的Decoupl...
因此,我们丢弃了之前方法中常使用的Decouple Head,只保留了用于分类和回归任务的一层线性投影层,我们称其为ZeroHead。ZeroHead可以最大限度地压缩检测头的计算量,从而省出更大的空间给更复杂的Neck,比如我们的RepGFPN neck。值得注意的是ZeroHead 本质上可以被认为是一种Couple Head,这也是和之前方法所采样的Decoupl...
因此,我们丢弃了之前方法中常使用的Decouple Head,只保留了用于分类和回归任务的一层线性投影层,我们称其为ZeroHead。ZeroHead可以最大限度地压缩检测头的计算量,从而省出更大的空间给更复杂的Neck,比如我们的RepGFPN neck。值得注意的是ZeroHead 本质上可以被认为是一种Couple Head,这也是和之前方法所采样的Decoupl...
ZeroHead可以最大限度地压缩检测头的计算量,从而省出更大的空间给更复杂的Neck,比如我们的RepGFPN neck。值得注意的是ZeroHead 本质上可以被认为是一种Couple Head,这也是和之前方法所采样的Decouple Head的一个明显不同。 2.4. Label Assignment: AlignOTA...
ZeroHead可以最大程度地节省RepGFPN颈部的计算量。值得注意的是,ZeroHead本质上可以被认为是一个耦合头,这与其他论文[9,17,31,37]中的解耦头有很大区别。对于head后损失中,在GFocal[19]之后,我们使用质量焦点损失(Quality Focal loss, QFL)进行分类监督,使用分布焦点损失(Distribution Focal loss, DFL)和GIOU...
因此,我们丢弃了之前方法中常使用的Decouple Head,只保留了用于分类和回归任务的一层线性投影层,我们称其为ZeroHead。ZeroHead可以最大限度地压缩检测头的计算量,从而省出更大的空间给更复杂的Neck,比如我们的RepGFPN neck。值得注意的是ZeroHead 本质上可以被认为是一种Couple Head,这也是和之前方法所采样的...
针对GFPN的不足，Efficient RepGFPN优化了拓扑结构和融合方式，通过动态调整通道数和改进融合机制，提高了模型效率。在Head部分，ZeroHead设计仅保留一层进行分类和回归，与HeavyNeck范式结合，进一步提升了模型性能。蒸馏方案 DAMO-YOLO采用动态均蒸馏权重进行学生模型训练，确保模型精度的稳定提升。蒸馏链条从...
RepGFPN+轻量头:在这方面,延续了"Large Neck, Small Head"理念,引入了GFPN、ELAN以及重参数进行优化升级; AlignedOTA:它用于解决标签分类过程中的恶不对齐问题; 蒸馏增强:用于进一步提升检测器的性能。 基于上述新技术,作者构建了不同尺寸的模型以满足不同场景需求:DAMO-YOLO-Tiny/Small/Medium。在T4GPU上,它们...
除了Neck 以外,检测头 Head 也是检测模型的一个重要组成部分。它以 Neck 输出的特征作为输入,负责输出回归和分类的结果。我们设计实验验证了 Efficient RepGFPN 与 Head 之间的 trade off,发现在严格控制模型 latency 的情况下,Efficient RepGFPN 的深度越深越好。于是在网络设计中将计算量主要分配给 Efficient Rep...