- [[21, 24, 27], 1, RTDETRDecoder, [nc]] # Detect(P3, P4, P5) 二、有效特征层对应的检测头类别 2.1 P3/8 - small检测头 原始模型中的P3/8特征层对应的检测头主要用于检测相对较小的目标。其特征图大小相对较大,空间分辨率较高。 适合检测尺寸大概在8x8到32x32像素左右的目标。 2.2 P4/16 - ...
这一机制通过设置阈值区分目标和背景样本,并根据预测概率值自适应调整损失权重来适应不同的样本特性,提高了模型对目标特征的学习能力。在小目标检测中,ATFL可以被用于提升对小目标的检测能力,特别是在目标和背景极度不平衡的情况下。 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone...
针对现有的目标检测算法在航拍图像中小目标中易出现的漏检和误检问题,提出了基于改进RT-DETR的算法.首先在主干网络中引入了部分卷积PConv,设计了PConvBlock结构,并通过由PConvBlock组成的BasicBlock-PConvBlock模块替代原有BasicBlock,有效减少了模型参数.其次,采用双向特征金字塔网络BiFPN结构优化特征融合模块,并引入S2特征...
专利摘要:本发明公开了一种基于改进RT‑DETR网络的无人机航拍小目标检测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1、获取公开数据集并预处理;步骤2、构建小目标检测模型,以RT‑DETR网络为基础网络,所述RT‑DETR网络包括主干网络和高效混合编码器,将主干网络Resnet‑r18中的常规卷积替换成部分卷积重参数模块;将高效混...
基于RT-DETR改进的无人机图像小目标检测算法平台是由广西科技大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1163338,属于分类,想要查询更多关于基于RT-DETR改进的无人机图像小目标检测算法平台著作的著作权信息就到天眼查官网!
复杂无人机环境下的小目标检测存在目标分布密集和特征提取困难的问题,检测准确度仍有提升空间,为提高小目标检测效果,提出基于RT-DETR的无人机小目标检测改进算法DRT-DETR。为提升模型计算效率和特征提取能力,引入快速多尺度注意力特征提取模块Faster-EMA,显著降低模型参数量,增强特征提取效率。为提高多尺度特征的利用率,...
一、本文介绍本文记录的是利用ASF-YOLO提出的颈部结构优化RT-DETR的目标检测网络模型。将RT-DETR的颈部网络改进成ASF-YOLO的结构,使模型能够有效的融合多尺度特征,捕获小目标精细信息,并根据注意力机制关注小目…
为了提高复杂背景下红外小目标的检测精度,提出了一种基于RT-DETR改进YOLOv8的trans-yolo算法。首先,为了避免YOLOv8中非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)错误抑制真实目标,利用RT-DETR中的Decoder&Head替换其Head部。进一步地,为了应对红外小目标信号弱、尺寸小的特点,设计了一个RGCSPELAN模块,使检测网络...
本文记录的是基于NWD的RT-DETR的损失函数改进方法研究。目前的IoU-Loss在一些情况下不能提供梯度来优化网络,例如当预测边界框P和真实边界框G没有重叠(即 |P∩G|=0),或者P完全包含G或反之(即 |P∩G|=P 或G),而这两种情况在微小物体检测中非常常见。CIoU和DIoU虽然能处理上述两种情况,但它们基于IoU,对微小...
基于改进RT-DETR网络的无人机航拍小目标检测方法 本发明公开了一种基于改进RTDETR网络的无人机航拍小目标检测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,获取公开数据集并预处理;步骤2,构建小目标检测模型,以RTDETR网络为基... 被引量: 0发表: 2024年 改进RT-DETR的无人机小目标检测算法 复杂无人机环境下的小目标...