扩张卷积和宽残差网络的结合,能够在不显著增加网络深度的情况下增强特征提取能力。 残差结构的引入,使得网络在特征处理过程中,不会因为层与层之间的卷积操作而丢失原始信息 扩张卷积通过在卷积核中插入空隙,增加感受野的同时不增加参数量和计算量。 宽残差结构减少了网络所需的层数,同时增强了特征表达的宽度。 创新点:...
简介:YOLO目标检测专栏探讨了YOLO的创新改进,如多尺度特征提取的DWRSeg网络。该网络通过区域残差化和语义残差化提升效率,使用DWR和SIR模块优化高层和低层特征。DWRSeg在Cityscapes和CamVid数据集上表现优秀,速度与准确性兼备。论文和代码已公开。核心代码展示了一个包含DWR模块的卷积层。更多配置详情见相关链接。 YOLO目标...
本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块,主要针对的是小目标检测,主要创新点可以总结如下:多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出,这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征,从而更准确地识别和分割图
本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块,主要针对的是小目标检测,主要创新点可以总结如下:多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出,这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征,从而更准确地识别和分割图像中的物体。 通过本文你能够了解到:DWRSeg的基本原...
作用:使用类似全卷积网络(FCN)的简化解码器结构,有效地将不同阶段的特征图进行融合,形成最终的预测。 原因:为了将从不同模块提取的特征有效地结合起来,形成最终的高质量输出,需要一个高效的信息合并和上采样机制。 小目标涨点 更新中… YOLO v5 魔改 YOLO v7 魔改 YOLO v8 魔改 YOLO v9 魔改...
本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块,主要针对的是小目标检测,主要创新点可以总结如下:多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出,这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征,从而更准确地识别和分割图像中的物体。通过本文你能够了解到:DWRSeg的基本原理...
YOLO11引入代码 在根目录下的ultralytics/nn/目录,新建一个C3k2目录,然后新建一个以C3k2_DWR为文件名的py文件, 把代码拷贝进去。 classDWR(nn.Module): def __init__(self,dim) ->None: super().__init__() self.conv_3x3 =Conv(dim,dim// 2, 3) ...