具体而言,与高性能的微型轻量级模型,如PPYOLOE-S/YOLO-MS-XS相比,MambaYOLO-T的平均精度(AP)显著提高了1.1%/1.5%,同时GPU推理延迟降低了0.9毫秒/0.2毫秒。与具有相似准确性的基线模型YOLOv8-S相比,MambaYOLO-T的参数数量减少了48%,浮点运算次数减少了...
如MLLA模型比Mamba2D快4.5倍,比VMamba快1.5倍且准确性更好,处理高分辨率图像等任务更具优势。 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.16605 源码:https://github.com/LeapLabTHU/MLLA 三、实现代码及YOLOv11修改步骤 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址: https://...
这种结合不仅融合了Mamba在全局信息捕捉上的优势,还保留了YOLO在局部特征提取上的高效性,可以通过互补在多个维度为YOLO系列带来新的性能提升。可以说,Mamba的出现,给YOLO系列模型的创新提供了一个新的思路,无论是对于目标检测领域的革新,还是单纯发表论文,都是非常好的选择。 为了帮同学们抓紧机会,我已经挑选好了10篇...
方法:论文提出了一种名为FishDet-YOLO的算法,通过引入水下增强模块(UEM)和优化高低频信息提取,结合Mamba-C2f模型来增强复杂场景中图像的梯度流信息,从而提高鱼类检测的准确性和效率。 创新点: 提出了一种新的鱼类检测算法FishDet-YOLO,通过改进YOLOv8算法,设计了水下增强模块网络(UEM),能够与YOLO进行联合训练,从而...
实验结果表明,Mamba-YOLO-World 在具有可比参数和浮点运算次数(FLOPs)的情况下,性能优于原始的 YOLOWorld。我们希望这项工作能为多模态 Mamba 架构带来新的见解,并鼓励对开放词汇视觉任务进行更深入的研究。 对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者,可以阅读一下论文原文~ 本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。
论文1：FER-YOLO-Mamba: Facial Expression Detection and Classification Based on Selective State Space 基于选择性状态空间的面部表情检测与分类的FER-YOLO-Mamba 方法 FER-YOLO-VSS双分支模块：提出了一种FER-YOLO-VSS双分支模块，将卷积层提取局部特征的能力与状态空间模型（SSMs）揭示长距离依赖的能力相结合。注意...
方法:论文提出了一个名为YOLOv5_mamba的无人机空中目标检测系统,通过引入C2f模块、双向密集反馈网络和自适应门控特征融合技术,提升YOLOv5算法在小目标检测中的性能,尤其在无人机航拍图像中,通过改进特征提取和信息传递机制,实现了较高的检测精度。 创新点: ...
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,实现局部特征的高效处理与长距离依赖关系的有效学习。本文将其应用于YOLOv11的改进与创新,能让模型更关注图像关键特征区域,抑制背景等无关信息干扰,突出目标物体关键特征。
尽管如此，两个月过去了，这篇论文还处于「Decision Pending」流程中，没有得到「接收」或者「拒绝」的明确结果。被顶会拒绝的那些论文 在各大 AI 顶会中，「投稿数量爆炸」都是一个令人头疼的问题，所以精力有限的审稿人难免有看走眼的时候。这就导致历史上出现了很多著名论文被顶会拒绝的情况，包括 YOLO、...
论文:https://arxiv.org/pdf/2406.05835 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。