本文尝试了两种改进方法,其中,直接替换主干网络,并使用预训练权重的效果最好。欢迎大家在自己的数据集上做尝试。 YoloV5改进策略:EfficientViT,高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV5的速度和精度,打造高效的YoloV5-CSDN博客blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/133667927?spm=1001.2014.3001.5502发布...
(1)将YOLOv5项目的models/yolo.py修改parse_model函数以及BaseModel的_forward_once函数 (2)在models/backbone(新建)文件下新建EfficientViT.py,添加如下的代码: (3)在models/yolo.py导入EfficientViT模型并在parse_model函数中修改如下: (4)在model下面新建配置文件:yolov5-efficientvit.yaml (5)运行验证:在models...
专栏回顾:YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新二、EfficientViT模型原理2.1 EfficientViT的基本原理 EfficientViT是一种高效的视觉变换网络,专为处理高分辨率图像而设计。它通过创新的多尺度线性注意力机制来提高模型的性能,同时减少计算成本。这种模型优化了注意力机制,使其更适合于硬件实现,能够在多...
通过全面的实验证明了EfficientViT在速度和准确性之间取得了良好的平衡,并超越了现有的高效模型。 将EfficientViT引入到YoloV7中,打造实时高效的YoloV7,效果如何呢?这篇文章将告诉你答案! YoloV7 官方代码测试结果 代码语言:javascript 复制 all22914070.9660.990.9930.734c172291310.9770.9920.9910.828c5229680.94110.990.83...
简介:YOLOv8改进 | 2023主干篇 | EfficientViT替换Backbone(高效的视觉变换网络) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是EfficientViT(高效的视觉变换网络),EfficientViT的核心是一种轻量级的多尺度线性注意力模块,能够在只使用硬件高效操作的情况下实现全局感受野和多尺度学习。本文带来是2023年的最新版本的EfficientViT...
def parse_model(d, ch, verbose=True): # model_dict, input_channels(3)"""Parse a YOLO model.yaml dictionary into a PyTorch model."""import ast# Argsmax_channels = float('inf')nc, act, scales = (d.get(x) for x in ('nc', 'activation', 'scales'))depth, width, kpt_shape = ...
采用EfficientViT模型为主干网络,在减少模型整体参数量的同时提高注意力的多样性。其次,使用(normalized wasserstein distance,NWD)改进损失函数,提高对小火焰的检测性能。经实验验证,所提出的模型查准率为90.2%,AP@0.5为94.3%。检测精度与YOLOv5网络相当的同时,参数数量减少了47%,模型大小减少了49%,具有识别精度高、...
另外,作者使用YOLOv8和GroundingDINO 作为目标检测器,在COCO数据集上评估了EfficientViT-SAM的性能。YOLOv8是一种实时目标检测器,适用于实际应用场景。另一方面,GroundingDINO能够使用文本提示来检测目标,这使得作者可以基于文本线索进行目标分割。表6中展示的结果表明,EfficientViT-SAM相比于SAM具有卓越的性能。
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此外,使用YOLOv8和GroundingDINO作为目标检测器,在COCO数据集上评估了EfficientViT-SAM的性能。YOLOv8是一个适用于实际应用的实时目标检测器。另一方面,GroundingDINO能够使用文本提示检测目标,使能够根据文本线索进行对象分割。下表6中呈现的结果显示了EfficientViT-SAM相对于SAM的出色性能。