MambaFusion-PAN：通过引入SSM，MambaFusion-PAN在保持线性复杂度的同时，提供了全局引导的感受野，提高了开放词汇检测的性能。例如，在COCO数据集上，Mamba-YOLO-World模型的AP值相比YOLO-World模型提高了0.4%至1.3%。PGSS算法：PGSS算法通过并行地将文本信息注入Mamba参数中，实现了对图像特征的全局引导，提高了特征融...
Mamba-YOLO将SSM引入到目标检测领域,以解决传统YOLO模型在处理复杂场景和长距离依赖时的局限性。 YOLO系列:YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,以其快速的检测速度和较高的准确性而闻名。Mamba-YOLO在YOLO的基础上进行了改进和优化。 我整理了一些Mamba-YOLO【论文+代码】合集,需要的同学公人人人号【...
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...
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...
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模型结构中各个模块的设计结构和优势,本章讲解Simple Stem模块,并在文末配置Mamba-YOLOv10-T网络结构。
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模型结构中各个模块的设计结构和优势,本章讲解Simple Stem模块,并在文末配置Mamba-YOLOv11-T网络结构。
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。
Mamba YOLO-T-seg在各个尺寸上的性能都明显优于YOLOv5和YOLOv8的分割模型。RTMDet基于包含深度卷积大核的基本构建块,在动态标签分配过程中引入软标签来计算匹配成本,并在多个视觉任务中表现出色,而与此相比,Mamba YOLO-T-seg在Mask mAP上仍然保持了2.3的优势。
🌐 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。
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。 其他系列如YOLOv6和YOLOv8也表现出竞争力,但整体上Mamba YOLO系列更胜一筹。 技术背景与动机: 深度学习尤其是在计算机视觉领域已取得显著进展,YOLO系列作为实时目标检测的里程碑,...