作者在Mamba YOLO-T上采用v8分割头[42],并在COCOseg数据集上进行训练和测试,通过Bbox AP和Mask AP等指标评估模型性能。Mamba YOLO-T-seg在每种尺寸上显著优于YOLOv5[46]和YOLOv8[42]的分割模型。基于包含大核深卷积的基本构建块的RTMDet[58],在动态标签分配过程中引入软标签来计算匹配成本,在多个视觉任务中...
为了评估我们提出的基于ssm的Mamba YOLO架构的优越性和良好的可扩展性,我们将其应用于除目标检测领域外的实例分割任务。我们采用Mamba YOLO-T之上的v8分割头,并在COCOSeg数据集上对其进行训练和测试,通过Bbox AP和Mask AP等指标评估模型性能。Mamba YOLO-T-seg在每种尺寸上都显著优于YOLOv5和YOLOv8的分割模型。RTM...
2.Mamba-YOLO-World中的特征融合机制通过引入并行引导选择扫描和串行引导选择扫描算法,实现了跨模态输入序列和mamba隐藏状态的选择性扫描过程。 FishDet-YOLO: Enhanced Underwater Fish Detection with Richer Gradient Flow and Long-Range Dependency Capture through Mamba-C2f 文章解析 文章提出了一种名为FishDet-YOL...
Mamba YOLO-T-seg在每种尺寸上都显著优于YOLOv5和YOLOv8的分割模型。RTMDet基于包含深度卷积大内核的基本构建块,在动态标签分配过程中引入软标签来计算匹配成本,并在几个视觉任务中表现出出色的性能,Mamba YOLO-T-seg与Tiny相比,在Mask mAP上仍保持2.3的优势。结果如表4和图8所示。 其他可视化: 结论 在本文中,...
YOLO + Mamba 的结合在多个领域展示了显著的性能提升，特别是在处理低分辨率图像和开放词汇目标检测方面。这些研究不仅提高了检测的准确性，还显著降低了计算复杂度，使其更适合实时应用。未来的研究可能会进一步探索 Mamba 在其他视觉任务中的应用潜力。小编整理了一些YOLO-Mamba【论文】合集，以下放出部分，全部论文PDF...
为了评估我们提出的基于ssm的Mamba YOLO架构的优越性和良好的可扩展性,我们除了将其应用于目标检测领域外,还将其应用于实例分割任务。我们在Mamba YOLO-T的基础上采用了v8分割头,并在COCOseg数据集上进行了训练和测试,通过Bbox AP和Mask AP等指标评估了模型性能。Mamba YOLO-T-seg在各个尺寸上的性能都明显优于YOL...
🌐 在此背景下,Mamba-YOLO应运而生,它结合了状态空间模型(SSM)和YOLO系列算法的优势,为解决这些挑战提供了新的思路和方法。🔍 Mamba-YOLO通过引入创新的特征融合机制和网络架构,有效地提升了模型的感受野和对长距离依赖的捕捉能力,同时保持了较高的计算效率。
MambaFusion-PAN 是作者提出的用于替换 YOLO 中路径聚合特征金字塔网络的特征融合网络。如图 2(a) 所示,MambaFusion-PAN 利用作者提出的基于 SSM 的并行和串行特征融合机制来聚合多尺度图像特征,并通过视觉和语言分支之间的三阶段特征融合流程同时增强文本特征:文本到图像、图像到文本,最后是文本到图像。具体组件在本节...
💡 今天,我们带来一种创新且不卷的新思路:Mamba+YOLO!🌐 Mamba是一种新技术,擅长捕捉全局上下文信息,并且具有线性复杂度。它与YOLO相结合,可以高效融合全局依赖和局部特征,从而提升检测的准确性和实时性能。📚 为了帮助大家在研究上获得新的灵感,我们总结了近年来Mamba与YOLO结合的高质量论文。希望这些信息能为你...
Mamba YOLO 的架构图 1. ODMamba Backbone 2. PAFPN(Pyramid Attention Feature Pyramid Network) 3. Head(检测头部) 核心组件 1. SS2D结构 2. ODSSBlock 3. Local Spatial Block (LS Block) 4. Residual Gated Block (RG Block) Mamba-YOLO vs YOLOX 技术对比 ...