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灵活性。它可以在大型数据集...
2.gold-yolo介绍 2.1 模型结构 2.2 low-GD模块 2.3 high-GD模块 2.4 LAF模块(lightweight adjacent layer fusion) 2.5 对比结果 3.参考链接 1.背景 yolo作为目标检测领域最常用的模型,现在有yolov5,yolox,yolov6,yolov8等版本,还有很多基于v5或v8的各种版本,基本上做目标检测,yolo是不可绕过的。 yolo的模型...
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...
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。 实验结果: 2.gold-yolo引入到yolov8 2.1新建 gold-yolo加入ultralytics/nn/head/go...
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 ...
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...
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...
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...
Gold-YOLO的基本原理可以概括如下: 1. 聚合-分发机制(GD): 通过卷积和自注意力操作实现,这一机制有效地融合了来自网络不同层的信息。 2. 多尺度特征融合:GD机制提高了多尺度特征的融合能力,从而提升了目标检测的准确性。 3. MAE风格预训练:首次在YOLO系列中采用,提高了模型的学习效率和准确度。
YOLO是一种流行的实时目标检测算法,而YOLOv4是在之前版本的基础上进一步改进和优化的版本。 不过,要注意的是,具体的gold-yolo代码可能会因为不同开发者或团队的实现而有所差异。通常,这类算法的实现和改进涉及对模型结构、训练技巧、数据增强方法、损失函数等方面的修改。以下是一些通用的代码解析思路,可以帮助你理解...