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...
Gold-YOLO是一种先进的目标检测模型,它通过一种创新的聚合-分发(Gather-and-Distribute, GD)机制来提高信息融合效率。这一机制利用卷积和自注意力操作来处理来自网络不同层的信息。通过这种方式,Gold-YOLO能够更有效地融合多尺度特征,实现低延迟和高准确性之间的理想平衡。此外,Gold-YOLO还首次在YOLO系列中采用了MAE...
Gold-YOLO是一种先进的目标检测模型,它通过一种创新的聚合-分发(Gather-and-Distribute, GD)机制来提高信息融合效率。这一机制利用卷积和自注意力操作来处理来自网络不同层的信息。通过这种方式,Gold-YOLO能够更有效地融合多尺度特征,实现低延迟和高准确性之间的理想平衡。此外,Gold-YOLO还首次在YOLO系列中采用了MAE...
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型号...
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。
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...
1.3ms 延迟 -清华 ICCV 2023 11:25 YOLOv8最新改进系列:YOLOv8+ICCV 2023 - 动态蛇形卷积采用管状结构,拉升模型小目标、遮挡目标检测效果! 08:01 YOLOv8最新改进系列:YOLOv8华为提出Gold-YOLO,高效实时目标检测器,精度再提升,多目标、小目标无处遁形! 07:45 YOLOv8最新改进系列:YOLOv8+ODConv,全维度动态...
YOLOv11全网最新创新点改进系列:融合华为提出Gold-YOLO,高效实时目标检测器,精度再提升,多目标、小目标无处遁形!, 视频播放量 696、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 0、收藏人数 21、转发人数 1, 视频作者 Ai学术叫叫兽, 作者简介 我是让科研变的更简单的叫叫兽!国奖
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...
因此,基于改进YOLOv8的日常物品图像分割系统的研究显得尤为重要。本研究选用YCB数据集作为基础数据集,该数据集包含9900张图像,涵盖33类日常物品,如苹果、乒乓球、刀具等。这些物品在日常生活中普遍存在,具有较高的实用价值。YCB数据集的丰富性和多样性为模型的训练和测试提供了良好的基础,能够有效提升模型在实际应用中...