LSKNet核心思想是通过学习旋转不变的特征表示来提高目标检测的性能。在目标检测任务中,特别是遥感图像的目标检测,目标的旋转是一个常见的挑战。为了解决这个问题,LSKNet采用了一种新颖的旋转敏感的卷积操作,能够有效地捕捉到遥感图像中目标的旋转信息。 在这里插入图片描述 ...
LSK module(大核卷积序列+空间选择机制) < LSK Block (LK Selection + FFN)<LSKNet(N个LSK Block) 在这里插入图片描述 LSK 模块 LSK Block LSKNet 是主干网络中的一个可重复堆叠的块(Block),每个LSK Block包括两个残差子块,即大核选择子块(Large Kernel Selection,LK Selection)和前馈网络子块(Feed-forward...
本文独家改进:LSKNet助力RT-DETR ,替换backbone,Large SelectiveKernelNetwork (LSKNet),可以动态地调整其大空间感受野,以更好地建模遥感场景中各种物体的测距的场景。 推荐指数:五星 1. LSKNet介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2303.09030.pdf 本文提出了Large Selective Kernel Network (LSKNet),可以动...
YOLOv8改进系列(6)---替换主干网络之VanillaNet 目录 💯一、LSKNet介绍 1. 简介 2. LSKNet架构设计 背景知识 研究方法 3. 实验与结果 数据集 实现细节 4. 关键结论 💯二、具体添加方法 第①步:创建LSKNet.py 第②步:修改task.py (1)引入创建的lsknet文件 (2)修改_predict_once函数 (3)修改...
在本研究中,我们采用了名为“SLC”的数据集,以支持对改进YOLOv8-seg的KLT芯片图像分割系统的训练和验证。该数据集专门设计用于处理KLT芯片图像,具有丰富的样本和多样的场景,旨在提升图像分割的精度和效率。SLC数据集包含两个主要类别,分别为“KLT_43”和“KLT_64”,这两个类别代表了不同型号的KLT芯片,具有各自独特...
LSKNet是一种改进的目标检测网络,具有处理旋转目标和自适应感受野的能力。通过引入注意力机制,该网络进一步提升了目标检测的准确性。我们将其引入到YoloV8网络,进一步探索LSKNet在Yolo系列框架的应用,优化网络的性能。 Yolov8官方结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
本文给大家带来的改进内容是LSKNet(Large Kernel Selection, LK Selection),其是一种专为遥感目标检测设计的网络架构,其核心思想是动态调整其大的空间感受野,以更好地捕捉遥感场景中不同对象的范围上下文。实验部分我在一个包含三十多个类别的数据集上进行实验,其中包含大目标检测和小目标检测,mAP的平均涨点幅度在0.04...
LSKblock Attention:LSKNet引入了LSKblock Attention作为一种注意力机制,通过空间选择性机制动态调整感受野,以更有效地处理不同目标类型的广泛上下文。这种机制允许模型根据输入自适应地确定大型核的权重,从而在空间维度上调整每个目标的感受野。 大型选择性核网络:LSKNet是首个在遥感目标检测领域探索大型和选择性核机制的模...
简介:YOLOv5改进 | 2023主干篇 | 替换LSKNet遥感目标检测主干 (附代码+修改教程+结构讲解) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进内容是LSKNet(Large Kernel Selection, LK Selection),其是一种专为遥感目标检测设计的网络架构,其核心思想是动态调整其大的空间感受野,以更好地捕捉遥感场景中不同对象的范围上下文。实验...
LSKblock Attention:LSKNet引入了LSKblock Attention作为一种注意力机制,通过空间选择性机制动态调整感受野,以更有效地处理不同目标类型的广泛上下文。这种机制允许模型根据输入自适应地确定大型核的权重,从而在空间维度上调整每个目标的感受野。 大型选择性核网络:LSKNet是首个在遥感目标检测领域探索大型和选择性核机制的模...