最后在yolo.py中完成RFAConv模块注册。 模型训练与ONNX导出 基于OID数据集中的大象与骆驼数据集,用下面的命令行开启YOLOv5 + RFAConv修改后的模型训练。注意这里weights参数必须设置为空,意思是从指定的yaml文件开始从零训练模型,命令行如下: python train.py –weights ‘’–cfg ./model/yolov5n-rfa.yaml –dat...
RFA是为了解决空间注意力机制问题而提出的,创新了空间注意力。使用与RFA相同的思想,一系列空间注意力机制可以再次提高性能。RFA设计的卷积运算可以被视为一种轻量级的即插即用模块,以取代标准卷积,从而提高卷积神经网络的性能。因此,作者认为空间注意力机制和标准卷积在未来将有一个新的春天。 感受野的空间特征: 现在给...
卷积块注意力模块(CBAM)和协调注意力模块(CA)只关注空间特征,不能完全解决卷积核参数共享的问题,但在RFA中,感受野空间特征不仅集中,而且为大尺寸卷积核提供了良好的注意力权重。RFA设计的感受野注意力卷积运算(RFAConv)可以被认为是取代标准卷积的一种新方法,它带来的计算成本和许多参数几乎可以忽略不计。 在Imagenet...
YOLOv5是目标检测模型,它通过C3融合、RFAConv和模块缝合等技术来增强感受野空间特征。1. C3融合:将三个不同尺寸的特征图进行融合,以提高特征图的空间维度,从而增强模型的识别能力。2. RFAConv:一种基于卷积神经网络的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)算法,用
最后在yolo.py中完成RFAConv模块注册。 模型训练与ONNX导出 基于OID数据集中的大象与骆驼数据集,用下面的命令行开启YOLOv5 + RFAConv修改后的模型训练。注意这里weights参数必须设置为空,意思是从指定的yaml文件开始从零训练模型,命令行如下: python train.py –weights ‘’–cfg ./model/yolov5n-rfa.yaml –dat...
最后在yolo.py中完成RFAConv模块注册。 模型训练与ONNX导出 基于OID数据集中的大象与骆驼数据集,用下面的命令行开启YOLOv5 + RFAConv修改后的模型训练。注意这里weights参数必须设置为空,意思是从指定的yaml文件开始从零训练模型,命令行如下: python train.py –weights ‘’–cfg ./model/yolov5n-rfa.yaml –dat...
最后在yolo.py中完成RFAConv模块注册。 模型训练与ONNX导出 基于OID数据集中的大象与骆驼数据集,用下面的命令行开启YOLOv5 + RFAConv修改后的模型训练。注意这里weights参数必须设置为空,意思是从指定的yaml文件开始从零训练模型,命令行如下: python train.py –weights ‘’–cfg ./model/yolov5n-rfa.yaml –dat...