💡💡💡本文独家改进:动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),增强细长微弱的局部结构特征与复杂多变的全局形态特征 Dynamic Snake Convolution | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点 💡💡💡Yolov8魔术师,独家首发创新(原创),适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列,专栏文章提供每一步步骤和源码,...
简介:RT-DETR改进策略【卷积层】| ICCV-2023 引入Dynamic Snake Convolution动态蛇形卷积,改进ResNetLayer 一、本文介绍 本文记录的是利用DSConv优化RT-DETR的目标检测方法研究。在一些特殊目标任务中,细长的管状结构在图像中所占比例小,且易受复杂背景干扰,模型难以精确区分细微的目标变化。普通的变形卷积虽然能适应目标...
3.1 Dynamic Snake Convolution加入到yolov8 核心代码详见: 首发Yolov8涨点神器:动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),实现暴力涨点 | ICCV2023_AI小怪兽的博客-CSDN博客 4.训练结果分析 训练结果如下: 原始mAP@0.5 0.839提升至0.965 YOLOv8-C2f-DySnakeConv summary: 249 layers, 3425699 parameters, 0 gra...
分别设计了动态蛇形卷积(Dynamic Snake Convolution),多视角特征融合策略与连续性拓扑约束损失。 2.1 Dynamic Snake Convolution引入到yolov8 2.2 新建Dynamic Snake Convolution加入ultralytics/nn/Conv/dynamic_snake_conv.py 核心代码: classDySnakeConv(nn.Module):def__init__(self,inc,ouc,k=3)->None:super()...
动态蛇形卷积核(Dynamic Snake Convolution, DSConv) 我们希望卷积核一方面能够自由地贴合结构学习特征,另一方面能够在约束条件下不偏离目标结构太远。在观察管状结构的细长连续的特征后,脑海里想到了一个动物——蛇。我们希望卷积核能够像蛇一样动态地扭动,来贴合目标的结构。
动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）基于拓扑几何约束，专门用于管状结构分割。研究论文发表于ICCV 2023，代码已上线GitHub（GitHub链接），接受审稿。作者邮箱为yaolei710@foxmail.com。在管状结构分割领域，精确提取细长、连续的结构是关键挑战，如血管、道路等在临床与自然界中的应用。本文提出利用动态...
Dynamic Snake Convolution (DSConv)Our objective is to allow the convolutional kernel the freedom to adapt to the structure for effective feature learning, while simultaneously ensuring it doesn't stray too far from the target structure within defined constraints. This observation lead us to draw an ...
动态蛇形卷积核(Dynamic Snake Convolution, DSConv) 我们希望卷积核一方面能够自由地贴合结构学习特征,另一方面能够在约束条件下不偏离目标结构太远。在观察管状结构的细长连续的特征后,脑海里想到了一个动物——蛇。我们希望卷积核能够像蛇一样动态地扭动,来贴合目标的结构。
2.Dynamic Snake Convolution引入到yolov5 2.1 新建Dynamic Snake Convolution加入models/Conv/dynamic_snake_conv.py 核心代码: class DySnakeConv(nn.Module): def __init__(self, inc, ouc, k=3) -> None: super().__init__() self.conv_0 = Conv(inc, ouc, k) ...
Therefore,we have already released an optimized version of the dynamic snake convolution. This new implementation leverages established algorithm libraries, and certain parts of the logic have been further refined.It's noteworthy that training on the entire DRIVE dataset on a machine with similar speci...