实验结果表明:原始YOLOv8n map0.5为 0.768,DCNv4为,SPPF结合DCNv4为0.775 1.NEU-DET钢材表面缺陷检测任务 由中国东北大学(NEU)发布的表面缺陷数据库,收集了热轧钢带的六种典型表面缺陷,即轧制氧化皮(RS),斑块(Pa),开裂(Cr),点蚀表面( PS),内含物(In)和划痕(Sc)。该数据库包括1,800个灰度图像:六种不同类...
💡💡💡本文内容:针对基于YOLOv9的道路缺陷检测进行性能提升,加入各个创新点做验证性试验。 1)DCNv4结合SPPELAN:mAP从原始的0.923 提升至0.935 2)自适应阈值焦点损失:mAP从原始的0.923 提升至0.930 3)自研独家创新BSAM注意力:mAP从原始的0.923 提升至0.933 4)极简的神经网络VanillaBlock :mAP从原始的0.923 提升...
首先，加入了Wise-IoU（WIoU）聚焦机制。WIoU改进了基于Yolo的检测器，采用“离群度”评估锚框质量，并优化了梯度增益分配策略。实验结果显示，WIoU的引入将平均精度提升至0.781。接着，引入了DCN V2卷积变体。通过在DCN基础上增加调制模块和多个调制后的DCN模块，DCN V2实现了性能的提升，将平均精度提升...
切换模式 登录/注册 yolov5加入DCNV4之后训练结果都是0的问题,应该如何解决? 关注问题写回答 登录/注册目标检测 深度学习(Deep Learning) YOLO yolov5加入DCNV4之后训练结果都是0的问题,应该如何解决?用DCNV4重写yolov5的C3算子之后,模型的训练过程中各类损失都是0,这是梯度消失了吗,应该怎样解决呀?显示全部 ...
1.roadsign数据集介绍 数据集大小:877张 类别:speedlimit、crosswalk、trafficlight、stop 2.基于YOLOV8的roadsign识别2.1 原始yolov8性能分析原始map为0.841 2.1 加入DCNV3 InternImage通过重新设计算子和模型…
💡💡💡加入 DCNv4结合SPPF mAP@0.5由原始的0.682提升至0.694 1.暗光低光数据集ExDark介绍 低光数据集使用ExDark,该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集,包括从极低光环境到暮光环境等10种不同光照条件下的图片,包含图片训练集5891张,测试集1472张,12个类别。
2.基于yolov8的道路缺陷识别 2.1 实验结果 原始map为0.739 检测结果 2.2 加入WIOU map从0.739提升至0.781 2.3 加入DCNV2 map从0.739提升至0.783 2.5 MobileViTAttention 原始0.739提升至 0.772 ,涨点明显 原文详见: https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130222098 ...
3.DCNv4加入YOLOv8 3.1 yolov8_DCNV4.yaml 详细原理见:YOLOv8全网首发:DCNv4更快收敛、更高速度、更高性能,效果秒杀DCNv3、DCNv2等 ,助力检测-CSDN博客 # Ultralytics YOLO , AGPL-3.0 license # YOLOv8 object detection model with P3-P5 outputs. For Usage examples see https://docs.ultralytics.com...
加入DCNv4结合SPPF mAP@0.5由原始的0.682提升至0.694 1.暗光低光数据集ExDark介绍 低光数据集使用ExDark,该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集,包括从极低光环境到暮光环境等10种不同光照条件下的图片,包含图片训练集5891张,测试集1472张,12个类别。
本文内容:针对基于YOLOv9的道路缺陷检测进行性能提升,加入各个创新点做验证性试验。 1)DCNv4结合SPPELAN:mAP从原始的0.923 提升至0.935 2)自适应阈值焦点损失:mAP从原始的0.923 提升至0.930 3)自研独家创新BSAM注意力:mAP从原始的0.923 提升至0.933 4)极简的神经网络VanillaBlock :mAP从原始的0.923 提升至0.962 ...