具体来说,Mamba YOLO-Th相比于表现最佳的轻量级模型DAMO YOLO-T/YOLO MS-XS,AP显著提升了3.4%/2.0%,与基准YOLOv8-S相比,Params减少了45.5%,FLOPs减少了50%,而准确度大致相同。将Mamba YOLO-B与具有相似Params和FLOPs的Gold-YOLO-M进行比较,前者的AP比后者高出4.5%。即使与具有相同准确度的Gold-YOLO-M相比,Pa...
它融合了Mamba模型和线性注意力机制的优势,通过独特的结构设计,能够在保持计算效率的同时,精准地建模局部特征并学习长距离交互信息。本文将其用于v11的模型改进和二次创新,能够更加关注图像中的重要特征区域,抑制背景等无关信息的干扰,从而突出目标物体的关键特征。 专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化...
一、本文介绍本文记录的是利用 MLLA模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。MLLA模块具有独特优势。它不同于传统模块,能同时兼顾局部特征高效建模与长距离交互学习。常见模块要么在局部特征处理上有优势但长距离交互…
来自专栏 · YOLOv11改进策略 1 人赞同了该文章 一、本文介绍 本文记录的是利用Mamba-YOLO优化YOLOv11的目标检测网络模型。Mamba-YOLO模型是一种基于状态空间模型(SSM)的目标检测模型,旨在解决传统目标检测模型在处理复杂场景和长距离依赖关系时的局限性,是目前最新的发文热点。本文分成三个章节分别介绍Mamba-YOLO模型...
简介:YOLOv11改进策略【YOLO和Mamba】| 2024 VM-UNet,高效的特征提取模块VSS block 二次创新提高精度 一、本文介绍 本文记录的是利用VM-UNet中的VSS block优化YOLOv11的目标检测网络模型。VSS Block与传统模块不同,它汲取了VMamba模型的优势,通过特定结构设计,在保证计算效率的同时,精准建模局部特征并学习长距离依赖...
我们提出了一种基于状态空间模型(SSM)设计并由YOLO改进扩展的检测器,其训练过程极为简便,因为无需在大规模数据集上进行预训练。我们重新分析了传统多层感知机(MLP)的局限性,并提出了残差门控(RG)块。RG块的门控机制以及深度卷积残差连接旨在赋予模型在层...
• 我们设计了一组不同规模的Mamba-YOLO(Tiny/Base/Large)模型,以支持不同大小和规模的任务的部署,并在两个数据集COCO和VOC上进行了实验,这表明我们的Mamba-YOLO与现有最先进的方法相比,在性能上取得了显著的改进。 Mamba YOLO的架构概述如图2所示。我们的目标检测模型被分为ODMamba的主干和颈部部分。ODMamba由...
我们设计了一组不同规模的Mamba YOLO(微小/基本/大型)模型,以支持不同规模和规模的任务部署,并在COCO和VOC两个数据集上进行了实验,如图1所示,这表明与现有最先进的方法相比,我们的Mamba YOLO实现了显著的性能改进。 相关工作回顾 Real-time Object Detectors ...
简介:YOLOv8专栏探讨了该目标检测模型的创新改进,包括使用Mamba模型的线性注意力Transformer变体,称为MLLA。Mamba的成功关键在于遗忘门和块设计,MLLA结合了这些优点,提升了视觉任务的性能。文章提供全面分析,并提出MLLA模型,其在效率和准确性上超过多种视觉模型。论文和代码可在提供的链接中找到。MLLA Block的代码示例...
🔍 目标检测领域的热门模型YOLO,一直是学术界的研究焦点。随着对YOLO的改进方案层出不穷,竞争也日益激烈。💡 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。