DySnakeConv 是一种卷积神经网络(CNN)的变体,它引入了动态蛇形结构,使得网络能够更灵活地适应目标的形状。这种技术在目标分割任务中表现出色,特别是对于具有复杂形状的目标。DySnakeConv(Dynamic Snake Convolution)是一种卷积神经网络(CNN)的变体,特别设计用于处理图像中的目标分割任务。与传统的卷积操作不同,DySnakeCon...
self.m = nn.ModuleList(Bottleneck_DySnakeConv(self.c, self.c, shortcut, g, k=(3, 3), e=1.0) for _ in range(n)) #Bottleneck def forward(self, x): 完整内容:YOLOv8改进 | Neck | 在网络中替换c2f为融合蛇形卷积的C2f_DySnakeConv——点击即可跳转...
解耦头的创新设计,通过增加两个深度卷积(DWConv),提高了模型对细节的感知能力和分类准确性。 在性能上,YOLOv11m模型在COCO数据集上的平均精度(mAP)提高,并减少了22%的参数量,确保了在运算效率上的突破。该模型可以部署在多种平台上,包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统,彰显出卓越的灵活性和适应性。
解耦头的创新设计,通过增加两个深度卷积(DWConv),提高了模型对细节的感知能力和分类准确性。 在性能上,YOLOv11m模型在COCO数据集上的平均精度(mAP)提高,并减少了22%的参数量,确保了在运算效率上的突破。该模型可以部署在多种平台上,包括边缘设备、云平台以及支持NVIDIA GPU的系统,彰显出卓越的灵活性和适应性。
class C2f_DySnakeConv(nn.Module):# CSP Bottleneck with 2 convolutions #两个卷积的梯度流def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):# ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansionsuper().__init__() ...
人员跌倒图像分割系统: yolov8-seg-C2f-RFCAConv 1.研究背景与意义 参考博客 博客来源 研究背景与意义 随着全球老龄化进程的加速,跌倒已成为老年人群体中一种常见且严重的意外事故,给个人及其家庭带来了巨大的心理和经济负担。根据世界卫生组织的统计,全球每年因跌倒导致的死亡人数高达65万,且这一数字在老年人中尤为...