4.gold-yolo引入到yolov8 4.1新建 gold-yolo加入ultralytics/nn/head/goldyolo.py 5.训练结果分析 1.Yolov8介绍 Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的(SOTA)模型,它建立在先前YOLO成功基础上,并引入了新功能和改进,以进一步提升性能和...
此外,我们首次在 YOLO 系列模型中采用了 MAE 风格的预训练,这使得 YOLO 系列模型能够从无监督预训练中获益。Gold - YOLO - N 在 COCO val2017 数据集上达到了出色的 39.9% 的平均精度均值(AP),在 T4GPU上实现了 1030 帧每秒(FPS)的速度,与具有相似帧率的先前最优模型 YOLOv6 - 3.0 - N 相比,AP 提升...
Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; PAN-FPN:毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3...
2.gold-yolo介绍 2.1 模型结构 golo-yolo为了避免不停迭代的间接融合不同level的信息,提出一种GD(gather-and-distribute聚合-分发)的机制,整体结构如下: 其中GD主要分成3个模块:FAM(Feature Alignment Module,特征对齐模块)、IFM(Information Fusion Module,信息融合模块)、Inject(Information Injection Module,信息注入模...
在Gold-YOLO中,针对模型需要检测不同大小的物体的需要,并权衡精度和速度,我们构建了两个GD分支对信息进行融合:低层级信息聚集-分发分支(Low-GD)和高层级信息聚集-分发分支(High-GD),分别基于卷积和transformer提取和融合特征信息。 2.1 gold-yolo引入到yolov8 ...
传统YOLO系列颈部结构采用PAFPN,该结构在融合跨层信息时存在缺陷,信息传递存在损失。 例如,当level - 1获取level - 3信息时,需先将level - 2和level - 3信息融合,导致信息交互只能传递中间层选择的信息,未被选择的信息在传输中被丢弃,限制了信息融合的整体效果。为避免这种信息损失,构建了Gather - and - Distri...
本文提出了一种名为Gold-YOLO的新型物体检测器,它通过引入一种创新的收集与分发机制,显著提高了检测速度和精度。Gold-YOLO的核心思想是在特征提取阶段,将不同尺度的特征图进行收集,并通过分发机制将这些特征图融合到不同的检测层中。这种机制使得Gold-YOLO能够充分利用多尺度信息,提高对小物体的检测能力,同时保持实时...
本文给大家带来的改进机制是Gold-YOLO利用其Neck改进v8的Neck,GoLd-YOLO引入了一种新的机制——信息聚集-分发(Gather-and-Distribute, GD)。这个机制通过全局融合不同层次的特征并将融合后的全局信息注入到各个层级中,从而实现更高效的信息交互和融合。这种方法增强了模型的颈部(neck)信息融合能力(有点类似于长颈鹿的...
我们针对传统类 FPN 结构中存在的跨层信息损失的问题,提出了全新的信息聚集-分发(Gather-and-Distribute Mechanism)GD 机制,通过在全局视野上对不同层级的特征进行统一的聚集融合并分发注入到不同层级中,构建更加充分高效的信息交互融合机制,并基于 GD 机制构建了 Gold-YOLO。在 COCO 数据集中,我们的 Gold-YOLO 超越...
华为提出Gold-YOLO:高效实时目标检测器 超越YOLO系列(v5、v6、v7、v8)!Gold-YOLO:一种全新的实时目标检测器,提出一种GD新机制,通过卷积和自注意力操作来实现,增强了多尺度特征融合能力,并首次在 YOLO 系列中实现了 MAE 式的预训练,在所有模型尺度上实现了延迟和准确性之间的理想平衡,代码刚刚开源!单位:华为诺亚...