实验表明,当使用本文提出的MS-DAYOLO训练YOLOv4时,以及在自动驾驶应用中具有挑战性的天气条件的目标数据上进行测试时,目标检测性能得到了显著改善。 2方法 2.1 YOLO V4简述 相对于YOLO V3,YOLOv4包含了许多新的改进和新技术,以提高整体检测精度。 如图所示YOLOv4有3个主要部分:backbone、neck和head。 backbone负责提...
DilateFormer 的关键设计概念是利用多尺度空洞注意力(Multi-Scale Dilated Attention, MSDA)来有效捕捉多尺度的语义信息,并减少自注意力机制的冗余。 如下图所示,MSDA 模块同样采用多头的设计,将特征图的通道分为 n 个不同的头部,并在不同的头部使用不同的空洞率执行滑动窗口膨胀注意力(SWDA)。这样可以在被关注的...
简介:【YOLOv11改进 - 注意力机制】 MSDA(Multi-Scale Dilated Attention):多尺度空洞注意力本文介绍了一种高效的视觉变换器——DilateFormer,通过多尺度扩张注意力(MSDA)模块,在保持高性能的同时显著降低计算成本。MSDA通过在滑动窗口内模拟局部和稀疏的块交互,实现了多尺度特征聚合。实验结果显示,DilateFormer在ImageN...
从这些结果可以看出,将域自适应应用于所有3个特征尺度提高了目标域的检测性能,取得了最好的结果。此外,作者提出的MS-DAYOLO在性能上大大优于原来的YOLOv4方法,几乎达到了理想(oracle)场景的性能。 3.2 Sunny=>Rainy 结果如表2所示。在2个数据集中,本文的方法都比原始的YOLO得到了明显的性能提升。 4参考 [1].Mu...
本文给大家带来的改进机制是MSDA(多尺度空洞注意力)发表于今年的中科院一区(算是国内计算机领域的最高期刊了),其全称是'DilateFormer: Multi-Scale Dilated Transformer for Visual Recognition'。MSDA的主要思想是通过线性投影得到特
针对当前传统网络模型对中药饮片检测精度低,检测不准确的问题,提出一种基于YOLOv8n优化改进的MSDA-YOLOv8中药饮片检测模型.首先,在Backbone上使用SCConv代替部分C2f模块,使用DyCAConv代替部分Conv.其次,添加DilateBlock模块,强化特征信息,提高了检测模型的特征融合能力.在Neck上,设计全新的C2fMSDA模块代替C2f,并引入...
本文介绍了一种新的多尺度域自适应YOLO(MS-DAYOLO)框架,该框架在YOLOv4检测器的不同尺度上使用多个域自适应路径和相应的域分类器来生成域不变特征。 本文介绍了一种新的多尺度域自适应YOLO(MS-DAYOLO)框架,该框架在YOLOv4检测器的不同尺度上使用多个域自适应路径和相应的域分类器来生成域不变特征。
简介:YOLO |多域自适应MSDA-YOLO解读,恶劣天气也看得见(附论文) 1简介 Domain Adaptation在解决许多应用中遇到的Domain Shift问题方面发挥了重要作用。这个问题的出现是由于用于训练的源数据的分布与实际测试场景中使用的目标数据之间存在差异。 本文介绍了一种新的多尺度域自适应YOLO(MS-DAYOLO)框架,该框架在YOLOv4检...
2.MSDA引入到YOLOv8 2.1 MSDA加入ultralytics/nn/attention/dilateformer.py 核心代码: class DilateAttention(nn.Module): "Implementation of Dilate-attention" def __init__(self, head_dim, qk_scale=None, attn_drop=0, kernel_size=3, dilation=1): ...
2.YOLOv8添加MSDA YOLOv8网络结构前后对比 定义相关类 在ultralytics/nn/attention/中新建dilateformer.py,代码如下: 修改指定文件 在ultralytics/nn/tasks.py上方导入相应类名,并在parse_model解析函数中添加如下代码: 在ultralytics/cfg/models/v8文件夹下新建yolov8-C2f-MSDA.yaml文件,内容如下: ...