本文提出了一种新的检测器,称为DAMO-YOLO,它基于YOLO但融入了更多新技术,包括MAE-NAS主干网络、RepGFPN颈部、ZeroHead、AlignedOTA和蒸馏增强。 在公共COCO数据集上,DAMO-YOLO在通用和轻量级类别中均优于最先进的检测器(如YOLO系列)。 在DAMO-YOLO(小/中/大)中呈现了一整套不同规模的模型,以支持不同的部署。...
此外,作者将AFPN扩展到单阶段检测器。作者在YOLOv5框架上实现了作者提出的方法,并用更少的参数获得了优于Baseline的性能。 作者的主要贡献如下: 作者引入了一种渐进特征金字塔网络(AFPN),它有助于跨非相邻 Level 的直接特征融合,从而防止特征信息在传输和交互过程中的丢失或退化。 为了抑制不同层次特征之间的信息矛...
结果表明,这一改进使得YoloV10的检测精度得到了显著提升,同时在推理速度上仍然保持了实时性。这一成果得益于Efficient-RepGFPN模块的高效特征融合能力和强大的信息处理能力,使得YoloV10能够更好地应对复杂场景下的目标检测任务。 相比其他目标检测模型,基于Efficient-RepGFPN的YoloV10具有诸多优点。首先,它在保持高效...
例如,YOLO 将一个 28 × 28 × 512 的层重塑为 14 × 14 × 2048,然后将它和 14 × 14 ×1024 的特征图拼接。之后,YOLO 在新的 14 × 14 × 3072 层上应用卷积核进行预测。 YOLO(v2)做出了很多实现上的改进,将 mAP 值从第一次发布时的 63.4 提高到了 78.6。YOLO9000可以检测 9000 种不同类别的...
简介:全新AFPN出现 | 完胜PAFPN,堪称YOLO系列的最佳搭档 多尺度特征在目标检测任务中对具有尺度方差的目标进行编码时具有重要意义。多尺度特征提取的一种常见策略是采用经典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。然而,这些方法遭受特征信息的丢失或退化,削弱了非相邻 Level 的融合效果。
yolo fpn结构 Yolo的FPN结构是一种特征金字塔网络,用于将高层的特征信息通过上采样(upsample)的方式进行传递融合,得到进行预测的特征图。这种结构可以结合不同尺度的特征信息,有利于小目标检测。在Yolo的FPN结构中,首先从backbone获取三个有效特征层,然后利用这三个有效特征层进行FPN层的构建。具体来说,FPN是自顶向下...
成功的目标检测方法主要基于卷积神经网络(CNN)作为主干,然后是两阶段(例如,Fast/Faster R-CNN)或单阶段(例如SSD和YOLO)框架。然而,由于目标尺寸的不确定性,单一的特征尺度不能满足高精度识别性能的要求。 为此,提出了基于网络内特征金字塔的方法(例如SSD和FFP),并有效地获得了令人满意的结果。这些方法背后的统一原则...
YOLO、SSD、FPN、Mask-RCNN检测模型对比 一.YOLO(you only look once) YOLO 属于回归系列的目标检测方法,与滑窗和后续区域划分的检测方法不同,他把检测任务当做一个regression问题来处理,使用一个神经网络,直接从一整张图像来预测出bounding box 的坐标、box中包含物体的置信度和物体所属类别概率,可以实现端到端的...
将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的自动学习数据增强方法来丰富数据集并提高模型的鲁棒性,使其更适合实际场景。在Tsinghua-Tencent 100K (TT100K) 数据集上的大量实验结果证明了与几种最先进的方法相比所提出的方法的...
通过COCO数据集上的实验证明YOLOF各模块的重要性,YOLOF不仅准确率比得上RetinaNet、DETR和YOLOv4,速度还更快。 Cost Analysis of MiMo Encoders MiMo encoder使得检测器更复杂,带来更大内存使用,造成检测速度下降。为了弄清楚这一影响,论文基于RetinaNet对MiMo encoder进行了量化分析,将检测过程分解成了上图的3个关...