RCS-OSA在模型中用于堆叠RCS模块,以确保特征的复用并加强不同层之间的信息流动。图中显示的多层RCS-OSA模块的排列和组合反映了它们如何一起工作以优化特征传递和提高检测性能。 总结:RCS-YOLO主要由RCS-OSA(蓝色模块)和RepVGG(橙色模块)构成。这里的n代表堆叠RCS模块的数量。n_cls代表检测到的对象中的类别数量。图...
值得注意的是,与YOLOv7相比,RCS-YOLO的精度提高了1%,推理速度提高了60%,达到每秒114.8张图像的检测速度(FPS)。我们提出的RCS-YOLO在脑肿瘤检测任务上实现了最先进的性能。代码可在https://github.com/mkang315/RCS-YOLO获取。 文章链接 论文地址:论文地址 代码地址:代码地址 基本原理 RCS-OSA(Reparameterized Conv...
包含不同分化程度的肿瘤细胞样本,涵盖多种组织切片制备工艺的成像特征 工程适配性强: YOLO格式可直接适配主流检测框架,支持快速开展肿瘤检测模型训练与效果验证 上传者:wcl291121957时间:2025-04-21 FLAC3D 6.0隧道开挖与联合支护建模实例解析 内容概要:本文详细介绍了利用FLAC3D 6.0进行隧道开挖及联合支护的数值模拟方法。
提高计算效率:与Efficient Layer Aggregation Networks (ELAN)相比,FLOPs降低近50%,MAC也降低,实现了高精度快速推理。 论文:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2307/2307.16412.pdf 源码:https://github.com/mkang315/RCS-YOLO 三、实现代码及RT-DETR修改步骤 模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次...
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是 RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块,其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention",意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特…
本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块,其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention",意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量,同时关注空间维度上的重要特征,来提高模型的处理效率和检测精度。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨...
一、本文介绍本文记录的是利用RCS-OSA模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。RCS-OSA的全称为Reparameterized Convolution based on channel Shuffle - One - Shot Aggregation,即基于 通道混洗的重参数化卷积 - 一…
专栏地址:RT-DETR改进专栏—以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点! 二、RCS-OSA介绍 RCS-YOLO: A Fast and High-Accuracy Object Detector for Brain Tumor Detection 为克服DenseNet中密集连接的低效问题,同时为了在YOLO架构中更好地进行特征提取和信息融合,提高计算效率和检测性能,设计了RCS-OSA模块。