2. YOLOv11与自适应特征增强AFE的结合 在yolo目标检测模型中,为了增强backbone的多尺度特征,本文使用AFE和C3K2相结合,提升YOLOv11模型的多尺度特征。 3. 高效多尺度注意力EMA代码部分 https://github.com/tgf123/YOLOv8_improve/blob/master/YOLOv11.md YOLOv11全部代码,现有几十种改进机制。 4. 将高效多尺度...
NotificationsYou must be signed in to change notification settings Fork0 Star0 Commits Breadcrumbs History for theo_auto310 README.md onmain User selector Datepicker Commit History Commits on Nov 2, 2024 Add files via upload YOLOv8-YOLOv11-Segmentation-Studio ...
designs a method for expanding lightweight disturbance data by fitting Gaussian stretched positional information with recurrent neural networks and iterative optimization, and proposes an intelligent detection method for MD-Yolov7 substation environmental targets based on fused multilayer feature fusion (MLFF...
简介:YOLO目标检测专栏探讨了卷积神经网络的创新改进,如Ghost模块,它通过低成本运算生成更多特征图,降低资源消耗,适用于嵌入式设备。GhostNet利用Ghost模块实现轻量级架构,性能超越MobileNetV3。此外,文章还介绍了SegNeXt,一个高效卷积注意力网络,提升语义分割性能,参数少但效果优于EfficientNet-L2。专栏提供YOLO相关基础解析、...
专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例 摘要 我们提出了SegNeXt,一种用于语义分割的简单卷积网络架构。最近基于变换器的模型由于自注意力在编码空间信息方面的效率而在语义分割领域占据主导地位。在本文中,我们展示了卷积注意力是一种比变换器中的自注意力机制更高效和有效的编码上下文信息的方式。通过重新审视成功的...
新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000: Better, Faster, Stronger”,主要有两个大方面的改进: 第一,作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进,在保持原有速度的优势之下,精度上得以提升。VOC 2007数据集测试,67FPS下mAP达到76.8%,40FPS下mAP达到78.6%,基本上可以与Faster R-CNN和SSD一战。这一...
开放词汇目标检测,正在超越Faster R-CNN、DETR、YOLOs等传统方法,成为CV领域极具潜力的研究方向,近两年顶会创新也层出不穷,腾讯重磅发布不久的YOLO-World,便是一种先进的开放词汇检测器,基于简洁高效的YOLOv8架构,通过视觉语言建模,以及大规模数据集的预训练,能够识...
安装配置02.md 5.26 KB 一键复制 编辑 原始数据 按行查看 历史 app开发小程序开发 提交于 16天前 . 更新 🔥 1. 服务器配置建议 推荐配置 🚀 2. 安装 Python & AI 依赖 📌 2.1 进入宝塔面板 📌 2.2 进入 SSH 终端 📂 3. 上传训练数据 3.1 在宝塔创建目录 📜 4. 训练 YOLOv8 4.1 上传...
YOLO-UniOW: Efficient Universal Open-World Object Detection - YOLO-UniOW/docs/installation.md at main · THU-MIG/YOLO-UniOW
通过克服现有模型的局限性,作者的研究提出了一种更强大但轻量级的模型SL-YOLO,它建立在YOLOv8s之上,以处理在复杂条件下和资源受限设备上的小型目标检测。这种模型不仅打破了传统无人机目标检测的边界,而且为动态和复杂环境中的智能实时监测开辟了新时代,...