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...
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...
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...
2.Gold-YOLO 链接:https://arxiv.org/pdf/2309.11331.pdf 代码:https://github.com/huawei-noah/Efficient-Computing/tree/master/Detection/Gold-YOLO 单位:华为诺亚方舟实验室 理论部分可参考:超越YOLO系列!华为提出Gold-YOLO:高效实时目标检测器 - 知乎 传统YOLO的问题 在检测模型中,通常先经过backbone提取得到一...
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。 此外,为了促进局部信息的流动,我们借鉴现有工作,构建了一个轻量级的邻接层融合模块,...
这种新设计的模型被命名为Gold-YOLO,它提高了多尺度特征融合能力,并在所有模型尺度上实现了延迟和准确性之间的理想平衡。此外,我们首次在YOLO系列中实现了MAE风格的预训练,使得YOLO系列模型可以从无监督的预训练中受益。Gold-YOLO-N在COCO val2017数据集上获得了39.9%的AP,在T4GPU上获得了1030 FPS,比之前的SOTA...
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...
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...