💡💡💡本文独家改进:提出了全新的信息聚集-分发(Gather-and-Distribute Mechanism)GD机制,Gold-YOLO,替换yolov8 head部分 实现暴力涨点 Gold-YOLO | 亲测在红外弱小目标检测涨点明显,map@0.5 从0.755提升至0.768 1.Gold-YOLO 链接:https://arxiv.org/pdf/2309.11331.pdf 代码:https://github.com/huawei-no...
核心速览论文标题: Gold-YOLO: Efficient Object Detector via Gather-and-Distribute Mechanism论文链接: https://arxiv.org/pdf/2309.11331代码地址1: https://github.com/huawei-noah/Efficient-Computing/t…
https://github.com/huawei-noah/Efficient-Computing/tree/master/Detection/Gold-YOLO MindSpore 代码: https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/Gold_YOLO 引言 YOLO系列模型面世至今已有8年,由于其优异的性能,已成为目标检测领域的标杆。在系列模型经过十多个不同版本的改进发展逐渐稳定完善的今...
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提取得到一系列不同层级的...
论文题目:Gold-YOLO: Efficient Object Detector via Gather-and-Distribute Mechanism 论文作者:Chengcheng Wang Wei He Ying Nie Jianyuan Guo Chuanjian Liu Kai Han∗ Yunhe Wang∗ 论文单位:Huawei Noah's Ark Lab 开源代码:github.com/huawei-noah/ 1.简介 物体检测是一项基本的视觉任务,其目的是识别...
1.Gold-YOLO 链接:arxiv.org/pdf/2309.1133 代码:github.com/huawei-noah/ 单位:华为诺亚方舟实验室 提出了一种全新的信息交互融合机制:信息聚集-分发机制(Gather-and-Distribute Mechanism)。该机制通过在全局上融合不同层次的特征得到全局信息,并将全局信息注入到不同层级的特征中,实现了高效的信息交互和...
PyTorch代码:https://github.com/huawei-noah/Efficient-Computing/tree/master/Detection/Gold-YOLOMindSpore代码:https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/Gold_YOLO 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...
https://github.com/huawei-noah/Efficient-Computing/tree/master/Detection/Gold-YOLOgithub.com/huawei-noah/Efficient-Computing/tree/master/Detection/Gold-YOLO 研究背景:物体检测作为一项基本的视觉任务,旨在识别物体的类别并定位物体的位置。可广泛应用于智能安防、自动驾驶、机器人导航、医疗诊断等领域。高性能...
https://github.com/huawei-noah/Efficient-Computing/tree/master/Detection/Gold-YOLOgithub.com/huawei-noah/Efficient-Computing/tree/master/Detection/Gold-YOLO 三、修改配置文件在data.yaml文件中进行更改 is_coco: False。因为我们的数据集基于Yolo格式,确保将其设置为False。对于Coco数据集,你需要设置为True...
Gold-YOLO-N 在 COCO val2017 数据集上获得了出色的 39.9% AP,在 T4 GPU 上获得了 1030 FPS,比之前具有类似 FPS 的 SOTA 模型 YOLOv6-3.0-N 提高了 2.4%。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.11331 代码地址:https://github.com/huaweinoah/Efficient-Computing/Detection/Gold-YOLO...