DCNV3和C2f结合| 轻量化的同时在数据集并有小幅涨点; YOLO轻量化模型专栏:t.csdnimg.cn/AeaEF 1.InternImage介绍 论文:arxiv.org/abs/2211.0577 代码:GitHub - OpenGVLab/InternImage: [CVPR 2023 Highlight] InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolution...
Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; PAN-FPN:毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3...
C2fUIB只是用CIB结构替换了YOLOv8中 C2f的Bottleneck结构 实现代码ultralytics/nn/modules/block.py 1.2 PSA介绍 具体来说,我们在1×1卷积后将特征均匀地分为两部分。我们只将一部分输入到由多头自注意力模块(MHSA)和前馈网络(FFN)组成的NPSA块中。然后,两部分通过1×1卷积连接并融合。此外,遵循将查询和键的维...
DCNv2、DCNv3),可替换的位置包括->替换C2f中的卷积、DarknetBottleneck中的卷积、主干网络(Backbone)中的卷积等多个位置,本文通过实战的角度进行分析,利用二分类数据集检测飞机为案例,训练结果,通过分析
nn.ModuleList存储C3k或Bottleneck模块,具体取决于c3k的值。 如果c3k为True,它会初始化C3k模块。C3k模块接收以下参数: self.c:通道数(源自C2f)。 2:这表示在C3k块内使用了两个卷积层。 shortcut和g:从C3k2构造函数传递。 如果c3k为False,则初始化标准Bottleneck模块。
C3k2,继承自类C2f,其中通过c3k设置False或者Ture来决定选择使用C3k还是Bottleneck 实现代码ultralytics/nn/modules/block.py 1.2 C2PSA介绍 借鉴V10 PSA结构,实现了C2PSA和C2fPSA,最终选择了基于C2的C2PSA(可能涨点更好?) 实现代码ultralytics/nn/modules/block.py 1.3 11 Detect介绍 分类检测头引入了DWConv(更...
C2PSA是对 C2f 模块的扩展,它结合了PSA(Pointwise Spatial Attention)块,用于增强特征提取和注意力机制。通过在标准 C2f 模块中引入 PSA 块,C2PSA实现了更强大的注意力机制,从而提高了模型对重要特征的捕捉能力。C2f 模块回顾:*** C2f模块是一个更快的 CSP(Cross Stage Partial)瓶颈实现,它通过两个卷积层和...
C2f模块的设计灵感来源于YOLOv5的C3模块与YOLOv7的ELAN思想,允许在特征提取过程中实现更丰富的特征融合,从而提升了模型的表达能力。在特征增强网络方面,YOLOv8-seg采用了PAN-FPN结构,这一结构通过自下而上的特征融合与自上而下的特征传递,有效地整合了不同尺度的特征信息。通过这种方式,YOLOv8-seg能够在处理多尺度...
预处理后的图像被送入主干网络,主干网络采用了改进的C2f模块,该模块在YOLOv5的基础上进行了优化,增加了更多的分支以增强梯度流动,进而提高特征提取的效率。通过这一系列的卷积操作,主干网络能够有效地提取出图像中的多层次特征,为后续的检测和分割任务奠定基础。
6 -- 13:25 App 需要自行修改模块的说明 5 -- 20:10 App EMSC和EMSCP的讲解 77 -- 5:48 App 替换主干和自带的改进说明 6 -- 4:29 App 该如何去看懂结构-以C2f-Faster-EMA为例 117 -- 2:21 App 如何进行断点续训 9 -- 8:11 App 关于OREPA,REPVGGOREPA,C3-OREPA,C2f-OREPA的讲解...