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...
作者在 PASCAL VOC[35],COCO[36] 上进行了详尽的实验,结果显示 Mamba-YOLO 在一般目标检测任务中非常有竞争力,在 MSCOCO 上的 mAP 比 baseline YOLOv8 高出 8.1%。 本文的主要贡献可以总结如下: -作者提出了Mamba-YOLO,它基于SSM,为YOLO系列在目标检测方面建立了新的基准,并为未来基于SSM开发更高效、更有效...
与表现最佳的Gold-YOLO-L(王等人,2024年)相比,MambaYOLO-L的平均精度(AP)提高了0.3%,同时参数数量减少了0.9%。从该表中可以看出,采用从头开始训练方法的MambaYOLO-T的性能优于所有其他训练方法。 上图比较了MambaYOLO-L和DINO-R50在每秒帧数(FPS)和G...
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...
提出了在YOLO v9架构上应用SAHI框架,通过结合切片辅助的超推理管道适配器与预训练机制,提高了对小目标的检测能力。 通过引入一个双向状态空间模型,结合Vision Mamba模型,实现了对小目标的精确定位和上下文建模。 探索了PGI技术,通过辅助可逆分支和多级辅助信息,提高了小目标检测的准确性和效率。
YOLOv1到YOLOv3是YOLO系列的早起工作,它们的性能改进都与主干网的改进密切相关,使DarkNet得到了广泛的应用。YOLOv4引入了大量残差结构设计提出的CSPDaknet53骨干网,有效降低了计算冗余,实现了高性能的特征表达和高效的训练。YOLOv7提出了E-ELAN结构,以在不破坏原有模型的情况下增强模型能力。Yolov8结合了前几代YOLO...
例如,在新冠变异株检测中,贝叶斯框架可以直接调用病毒进化树知识,仅用3张CT图就能训练出SOTA模型。为了帮助大家更好地开展相关研究,以下提供5种创新思路: 元学习与贝叶斯结合:通过贝叶斯方法为元学习提供先验知识,提升模型在少样本任务中的泛化能力。 神经过程网络:利用贝叶斯神经过程建模数据生成过程,更好地处理不确定...
ODMamba骨干网络：通过引入SSM，ODMamba骨干网络在保持线性内存复杂度的同时，无需在大规模数据集上进行预训练，建立了YOLO在目标检测中的新基线。例如，在COCO数据集上，Mamba YOLO-T模型的AP值达到了44.5%，相比YOLOv8-S模型提高了4.6%。RG Block：RG Block通过门控聚合机制和深度卷积残差连接，使模型能够传播...
代码:https:///HZAI-ZJNU/Mamba-YOLO 根据两个图的数据,可以得出总体性能排名如下(由高到低): Mamba YOLO-L Mamba YOLO-B Mamba YOLO-T YOLOv8 YOLOv6 YOLOX Gold YOLO PPYOLO YOLOv5 Mamba YOLO系列总体表现最优,尤其是L型和B型,表现出明显的领先优势。
在多天气图像恢复阶段,作者的目标是实现三种不利天气条件(雨、雪、雾)的图像恢复,并使用只有一个预训练权重的统一框架来实现。在跨模态融合阶段,作者旨在整合不同模态的独特特征。受到CFT(Yang等人,2019)的启发,为了展示作者提出的CFM融合模型的有效性,作者将YOLOv5的框架扩展到支持多光谱目标检测。作者在最后一个子...