一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的 YOLOv9其中提出的SPPELAN模块来改进SPPF,其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍,只是在其项目文件中用到了,我将其整理出来用于我们的YOLOv8的…
这种操作方式可以增强由不同的 特征图,并改进参数和计算的使用。 结果:本人在多个数据集上做了大量实验,针对不同的数据集效果不同,以及不同位置添加,都会有一定的差异。 本人是将YOLOv5s中的C3模块改为ELAN模块后,参数量降低20多万,网络层数增加5层。精度有所提高。 本人进行网络训练的参数: 预告一下:下一篇...
本发明属于目标识别领域,具体涉及了一种针对YOLOv7算法中的ELAN模块改进方法、系统及设备,旨在解决现有技术中对于目标识别的识别效果却强差人意,对经常出现的相干斑、结构缺失、几何畸变、阴影的问题。本发明包括:获取所述ELAN模块中ConCat后的数据K,对其进行卷积处理、归一化处理、激活函数处理、全局响应归一化处理;并...
ELAN是一种局部注意力网络,它通过引入注意力机制,使模型能够更加关注关键区域,从而提高检测精度。将SPP与ELAN相结合,SPPELAN不仅能够利用SPP的多尺度特性,还能够通过ELAN的注意力机制,增强模型对局部细节的感知能力。实验结果表明,SPPELAN在多个数据集上均取得了优于SPP和SPPF的性能。 那么,SPPELAN是如何实现这一突破...
通过使用“football-players-detection”数据集,我们期望改进YOLOv11模型在足球场景中的检测精度和实时性,从而为足球比赛的分析、裁判辅助和观众体验提升提供有力支持。数据集的多样性和丰富性将为模型的训练打下坚实的基础,使其能够在复杂的比赛环境中表现出色。
1 原理1.1 SPP(Spatial Pyramid Pooling)1.2 SPPF(Spatial Pyramid Pooling - Fast)1.3 SimSPPF(Simplified SPPF)1.4 ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)1.5 RFB(Receptive Field Block)1.6 SPPCSPC1.7 SPPFCSPC?1.8 SPPELAN 2 参数量对比3 改进方式4 Issue本人更多YOLOv5实战内容导航???
如今,国产电源是发生了很大改变,电源产品种类多之外,我们可以在市面上看见一些超薄电源,也看见非常多不同功能的电源适应一些有电源需求的企业不断在改进自身产品优势。 我们都知道,中国有着庞大的电子产品消费市场,有市场就有销路,有销路就有供给,作为一家生产电源IC配件供应链的下游企业,如何满足采购方对电源IC芯片...
第四,改进特征融合网络,理由、方法等同上。 第五,改进检测头,更换检测头这种也算个大的改进点。 第六,改进损失函数,nms、框等,要是有提升检测效果的话,算是一个小的改进点,也可以凑字数。 第七,对图像输入做改进,改进数据增强方法等。 第八,剪枝以及蒸馏等,这种用于特定的任务,比如轻量化检测等,但是这种会...
本项目所使用的数据集名为“Ingredients”,其主要目的是为了训练和改进YOLOv11的厨房食材检测图像分割系统。该数据集包含32个类别,涵盖了多种常见的厨房食材,旨在为图像分割任务提供丰富的样本和多样化的特征。这些类别包括了从新鲜水果到调味品、从干货到乳制品的多种食材,具体类别有:苹果、巴斯马蒂米、黑胡椒、西兰花...
【运动的&足球】足球运动员球守门员裁判检测系统源码&数据集全套:改进yolo11-DBBNCSPELAN - Qunmasj-Vision-Studio/football-players-detection68