5. 一种基于YOLO11的GC10-DET缺陷检测算法 5.1 yolo11-Detect_DCNv4-DCNv4_SPPF-C3k2_DAB.yaml 5.2 改进结果可视化 本文独家改进: 1)DCNv4优势:(1) 去除空间聚合中的softmax归一化,以增强其动态性和表达能力;(2) 优化存储器访问以最小化冗余操作以加速。这些改进显著加快了收敛速度,并大幅提高了处理速度,...
💡💡💡本文摘要:一种基于YOLO改进的高效且轻量级的表面缺陷检测, 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显 1.轻量且高效的YOLO 轻量且高效的YOLO网络结构 1.1 SCRB介绍 其实ScConv和Bottleneck的基础上,和C3进行结合。 1.1.1 ScConv介绍 论文:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Li_...
1.2 CSPStage介绍 论文:https://arxiv.org/abs/2202.04256 原文链接: 本文是阿里巴巴在目标检测领域的工作(已被ICLR2022接收),提出了一种新颖的类“长颈鹿”的GiraffeDet架构,它采用了轻骨干、重Neck的架构设计范式。所提GiraffeDet在COCO数据集上取得了比常规CNN骨干更优异的性能,取得了54.1%mAP指标,具有更优异的处...
2)file:path/to/imgs.txt,or3)list:[path/to/imgs1,path/to/imgs2,..]path:D:/YOLOv11/data/GC10-DET# dataset root dirtrain:images/train # trainimages(relative to'path')118287imagesval:images/val # valimages(relative to'path')5000images...
💡💡💡本文摘要:一种基于YOLOv8改进的高精度表面缺陷检测, 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显; 💡💡💡创新点: 1)DCNv4结合SPPF; 2)C2f创新为CSPStage; 3)三个检测头更新为四个检测头; 💡💡💡创新点:在NEU-DEU任务中mAP由原始的0.709 提升至0.737 ...
本文摘要:一种基于YOLO改进的高效且轻量级的表面缺陷检测, 在NEU-DET和GC10-DET任务中涨点明显 1.轻量且高效的YOLO 轻量且高效的YOLO网络结构 1.1 SCRB介绍 其实ScConv和Bottleneck的基础上,和C3进行结合。 1.1.1 ScConv介绍 原文链接:Yolov8引入CVPR2023 SCConv:空间和通道重建卷积,即插即用,助力检测_scconv...
涨点情况:GC10-DET缺陷检测,原始mAP50为0.633 提升至0.641 1.YOLO11介绍 Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型,它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用,使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的...
💡💡💡涨点情况:GC10-DET缺陷检测,和DCNv4结合SPPF,原始mAP50为0.633 提升至0.647 💡💡💡涨点情况:DCNv4结合SPPF+11Detect创新性结合,原始mAP50为0.633 提升至0.651 改进结构图如下: 1.YOLO11介绍 Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型,它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建,并引入了新...
涨点情况:GC10-DET缺陷检测,原始mAP50为0.633 提升至0.647 改进结构图如下: 1.YOLO11介绍 Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型,它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用,使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类...
💡💡💡涨点情况:GC10-DET缺陷检测,原始mAP50为0.633 提升至0.647 改进结构图如下: 1.YOLO11介绍 Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型,它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用,使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割...