💡💡💡本文内容:针对基基于YOLOv9的NEU-DET缺陷检测算法进行性能提升,加入各个创新点做验证性试验。 💡💡💡 具有切片操作的SimAM注意力,魔改SimAM 💡💡💡 原始mAP50为 0.733提升至0.745 1.YOLOv9原理介绍 论文:2402.13616.pdf (arxiv.org) 代码:GitHub - WongKinYiu/yolov9: Implementation o...
Centerness 是给所有判定为正样本的样本点来计算的,判定为负样本的样本点是不会被计算 Centerness 的,可以看做是对所有的正样本,按其距离 gt 中心点的距离来设置权重,距离越近,则质量越高,权重越大,越有可能被 NMS 排序的时候排到前面。下面的公式展示了 centerness 真值的计算方法,loss 使用的是二值交叉熵...
我们分析了 YOLOX 的数据增强后发现了其中的问题:YOLOX 使用强弱两个阶段的数据增强,但其第一个训练阶段引入了旋转和切变等操作,导致标注框产生了比较大的误差,使其第二个训练阶段需要对回归分支额外增加一个 L1 loss 来对回归任务进行修正。这就造成了数据增强与模型的损失函数设计产生了耦合。 为了使数据增强和...
重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以设计魔改网络,在网络不同位置(Backbone、head、detect、loss等)进行魔改,实现创新!!! ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️...
在这个小节,我们主要介绍AIRDet中的检测头(Head)以及Loss函数。我们的工业实践中发现,检测分数和框的质量的不匹配会很容易带来误报。这是因为在nms过程中,无法抑制掉分类置信度高但是边界回归质量差的框,如图2所示,图中低质量的白框和高质量的绿框在做nms时,白框无法被抑制。
百度提出新型移动端实时检测模型PP-PicoDet。本文对anchor-free策略在轻量型检测器中的应用进行了探索;对骨干结构进行了增强并设计了一种轻量Neck部件;同时对SimOTA策略与Loss进行了改进。通过上述改进,所提PP-PicoDet取得了超越其他实时检测模型的性能。
所以,在强化学习的policy输出的概率X服从高斯分布,最终输入给环境的是Y=tanh(X),而进行loss函数计算时使用的logP(Y=y)可以通过\(logP(X=x)-log(1-tanh^2(x))\)来获得,而我们在使用强化学习策略进行采样时我们记录的action为X,而不需要记录Y,这样在进行最终的loss函数计算时x=action,也就是x为采样时的抽...
Loss Smooth-L1 GIoU/DIoU/CIoU IoUAware Focal Loss VariFocal Loss Post-processing SoftNMS MatrixNMS Speed FP16 training Multi-machine training Details Resize Lighting Flipping Expand Crop Color Distort Random Erasing Mixup AugmentHSV Mosaic Cutmix Grid Mask Auto Augment Random Perspective 模型...
而RTMDet则是基于YOLOX使用全新的训练策略,新的主干网路与NECK,同时将Head进行了设计,并提出了一些新的正负样本匹配准则以及loss公式,同时又使用了新的数据增强策略,对于一些小参数量的模型还使用了预训练模型。最终达到的效果为: mAPParamsFlopsInference speed Baseline(YOLOX) 40.2 9M 13.4G 1.2ms + AdamW + ...
为了选择关键体素,我们使用heatmap操作,该操作基于稀疏体素特征F2D预测Cls类的体素得分Score。我们将最靠近目标中心的体素指定为阳性样本,并使用Focal Loss进行监督。这意味着得分较高的体素属于前景的概率较高。随后,我们将top-分数操作应用于,以获得Nkey稀疏体素候选。这里,被设置为默认值500。