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...
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...
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...
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...
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 摘要:当前YOLO系列模型通常采用类FPN方法进行信息融合,而这一结构在融合跨层信息时存在信息损失的问题。针对这一问题...
在Gold-Yolo算法中,金字塔结构被用来提取不同层级的特征,并在不同尺度下进行目标检测,使得算法在处理多尺度目标时表现更好。 Gold-Yolo算法的代码实现是基于深度学习框架PyTorch,PyTorch是一个开源的深度学习框架,提供了丰富的工具和接口,方便开发者进行深度学习的研究和实验。Gold-Yolo的代码主要包括三部分:模型定义、...
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...
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型号YOLOv6-3.0-N的FPS高+2.4%。PyTorch代码可在https://github.com/huawei-noah/EfficientComputing/tree/master/Detection...
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...
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...