实验结果表明:原始YOLOv8n map0.5为 0.768,DCNv4为0.774 ,SPPF结合DCNv4为0.775 1.NEU-DET钢材表面缺陷检测任务 由中国东北大学(NEU)发布的表面缺陷数据库,收集了热轧钢带的六种典型表面缺陷,即轧制氧化皮(RS),斑块(Pa),开裂(Cr),点蚀表面( PS),内含物(In)和划痕(Sc)。该数据库包括1,800个灰度图像:六种...
实验结果表明:原始YOLOv8n map0.5为 0.768,DCNv4为,SPPF结合DCNv4为0.775 1.NEU-DET钢材表面缺陷检测任务 由中国东北大学(NEU)发布的表面缺陷数据库,收集了热轧钢带的六种典型表面缺陷,即轧制氧化皮(RS),斑块(Pa),开裂(Cr),点蚀表面( PS),内含物(In)和划痕(Sc)。该数据库包括1,800个灰度图像:六种不同类...
原文链接:Yolov8引入CVPR2023 SCConv:空间和通道重建卷积,即插即用,助力检测_scconv 2023-CSDN博客 论文:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Li_SCConv_Spatial_and_Channel_Reconstruction_Convolution_for_Feature_Redundancy_CVPR_2023_paper.pdf 卷积神经网络(CNN)已经实现在各种计算机视觉任务...
论文:https://arxiv.org/abs/2202.04256 原文链接: 本文是阿里巴巴在目标检测领域的工作(已被ICLR2022接收),提出了一种新颖的类“长颈鹿”的GiraffeDet架构,它采用了轻骨干、重Neck的架构设计范式。所提GiraffeDet在COCO数据集上取得了比常规CNN骨干更优异的性能,取得了54.1%mAP指标,具有更优异的处理目标大尺度变化问...