2.RFA加入到yolov8 2.1 新建ultralytics/nn/Conv/RFA.py 核心代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classDyCAConv(nn.Module):def__init__(self,inp,oup,kernel_size,stride,reduction=32):super(DyCAConv,self).__init__()self.pool_h=nn.AdaptiveAvgPool2d((None,1))self.pool...
一、本文介绍本文记录的是利用RFAConv优化YOLOv10的目标检测网络模型。标准卷积操作和空间注意力机制虽能解决一定的参数共享问题,但在大尺寸卷积核上应用注意力仍然存在缺陷,未充分考虑卷积核参数共享问题以及感…
一、本文介绍本文记录的是利用 RFAConv优化YOLOv11的目标检测网络模型。标准卷积操作和空间注意力机制虽能解决一定的参数共享问题,但在大尺寸卷积核上应用注意力仍然存在缺陷,未充分考虑卷积核参数共享问题以及…
即插即用模块 | RFAConv助力YOLOv8再涨2个点(二) 3.4、创新空间注意力与标准卷积 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,...
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...
即插即用模块 | RFAConv助力YOLOv8再涨2个点(一) 空间注意力已经被证明能够使卷积神经网络专注于关键信息来提高网络性能,但它仍然有局限性。 本文中从一个新的角度解释了空间注意力的有效性,即空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而,对于大尺寸卷积核,空间注意力生成的注意力图中包含的信息仍然...
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...
在引入RFAConv后,YOLOv8模型在COCO数据集上的mAP有所提升,尤其是在小物体检测的精度上表现显着提高。 YOLOv8原始模型:mAP = 45.2% YOLOv8_with_RFA:mAP = 47.8% 通过引入RFAConv模块,YOLOv8在空间特征的处理上更加精准,尤其在复杂背景下的目标识别能力得到了增强。
优化改进YOLOv5算法之感受野注意力卷积运算(RFAConv),效果秒杀CBAM和CA等目录 1 RFAConv原理 1.1 回顾标准卷积 1.2 回顾空间注意力 1.4 创新空间注意力与标准卷积相关阅读:ASP.NET Core 性能优化-缓存 JVM内存调优-实践测试 Day42:网易云项目,路由进阶 C练题笔记之:Leetcode-第 85 场双周赛---6158. 字母...
In the detection experiment, the YOLOv5&YOLOv8 code comes fromhttps://github.com/ultralytics/yolov5, and the YOLOv7 code comes fromhttps://github.com/WongKinYiu/yolov7. Numerical results on ImageNet Mdels FLOPS(G) Params(M) Top1 ...