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...
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T4 GPU上获得了1030 FPS,比之前的SOTA...
一、本文介绍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…
在Gold-YOLO中,采用MAE预训练进一步提升了模型对图像特征的理解,从而在目标检测任务中实现了更高的准确率。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 2023Neck篇 | 利用Gold-YOLO改进YOLOv8对小目标检测,点击此处即可跳转
为了解决上述问题,本研究提出了一种改进的YOLOv8算法,并融合了Gold-YOLO的思想,用于车辆未礼让行人检测。改进的YOLOv8算法在YOLOv3的基础上进行了优化和改进,以提高检测的准确性和鲁棒性。同时,融合了Gold-YOLO的思想,引入了更加有效的目标检测策略,进一步提升了检测性能。
GOLD - YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念,通过独特的模块设计,在不显著增加延迟的情况下,高效融合不同层级的特征信息。将其应用于YOLOv11的改进过程中,能够使模型更有效地整合多尺度特征,减少信息损失,强化对不同大小目标物体的特征表达,从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。
简介:YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | 利用Gold-YOLO改进YOLOv5对小目标检测 一、本文介绍 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...
全网最快!YOLOV5改进-利用华为2023最新GOLD-YOLO中的Gatherand-Distribute进行改进特征融合模块 GOLD-YOLO:https://github.com/huawei-noah/Efficient-Computing/tree/master/Detection/Gold-YOLO 我的github:https://github.com/z1069614715/objectdetection_script/tree/master 感谢支持! 展开更多...
本研究旨在基于改进的YOLOv11算法,构建一个高效的建筑工地场景物体检测系统。该系统将利用一个包含39个类别的建筑工地数据集,涵盖了从混凝土、机械设备到施工人员等多种物体。这些类别的多样性不仅能够反映建筑工地的复杂性,还能为系统的训练提供丰富的样本数据。数据集中共包含922张经过标注的图像,采用YOLOv8格式进行标注...
本项目所使用的数据集名为“Ingredients”,其主要目的是为了训练和改进YOLOv11的厨房食材检测图像分割系统。该数据集包含32个类别,涵盖了多种常见的厨房食材,旨在为图像分割任务提供丰富的样本和多样化的特征。这些类别包括了从新鲜水果到调味品、从干货到乳制品的多种食材,具体类别有:苹果、巴斯马蒂米、黑胡椒、西兰花...