总结:这种结构旨在通过细致地处理各个通道,减少不必要的信息,并提高网络的整体性能和效率。通过这一过程,CRU有效地提高了特征的表征效率,同时减少了模型的参数数量和计算成本。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积(精细化检测,又轻量又提点),点击此处即可跳转 ...
SCConv介绍 2.基于Yolov5的SCConv 实现 1. SCConv介绍 论文:openaccess.thecvf.com/c 卷积神经网络(CNN)已经实现在各种计算机视觉任务中表现出色,但这是以巨大的计算成本为代价的资源,部分原因是卷积层提取冗余特征。 在本文中,我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余,针对 CNN 压缩,提出了一种高效的卷积...
简介:YOLOv5改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积(精细化检测,又轻量又提点) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进内容是SCConv,即空间和通道重构卷积,是一种发布于2023.9月份的一个新的改进机制。它的核心创新在于能够同时处理图像的空间(形状、结构)和通道(色彩、深度)信息,这样的处理方式使得SCConv在分析图像...
本项目所使用的数据集名为“icare”,旨在为改进YOLOv11的工厂工人安全防护佩戴状态检测系统提供支持。该数据集专注于工人安全防护装备的佩戴状态,包含两大类别:安全佩戴(safe)和不安全佩戴(notsafe)。通过对这两类状态的精确识别与分类,系统能够有效监测工人在工作环境中的安全行为,从而为提升工人安全防护意识和降低...
8.1 200+种全套改进YOLOV11创新点原理讲解大全由于篇幅限制,每个创新点的具体原理讲解就不全部展开,具体见下列网址中的改进模块对应项目的技术原理博客网址【Blog】(创新点均为模块化搭建,原理适配YOLOv5~YOLOv11等各种版本)改进模块技术原理博客【Blog】网址链接...
本文给大家带来的改进机制是利用YOLOv10提出的SCDown魔改YOLOv5进行下采样,其是更高效的下采样。具体而言,其首先利用点卷积调整通道维度,然后利用深度卷积进行空间下采样。这将计算成本减少到 和参数数量减少到 同时,这最大限度地保留了下采样过程中的信息,从而在减少延迟的同时实现竞争性性能。本文附网络结构图,完整...
self.CRU = CRU(op_channel, alpha=alpha, squeeze_radio=squeeze_radio, group_size=group_size, group_kernel_size=group_kernel_size) def forward(self, x): x = self.SRU(x) x = self.CRU(x) return x 详见:YOLOv8轻量化模型:ScConv结合C2f | CVPR2023...
原始YOLOv8-seg算法原理YOLOv8-seg算法是YOLO系列中的最新版本,旨在进一步提升目标检测和分割的性能。该算法在YOLOv5和YOLOv7的基础上进行了优化,结合了多种先进的技术和结构,形成了一种高效、准确的目标检测和分割解决方案。YOLOv8-seg不仅继承了YOLO系列一贯的高速度和高精度特点,还在特征提取、特征融合以及损失函数...
为了解决上述问题,本研究提出了一种改进的YOLOv8车辆测距预警系统,即融合空间和通道重建卷积(Spatial and Channel Reconstructive Convolution,简称SCConv)。SCConv是一种新型的卷积操作,它能够在保持空间信息的同时,有效地提取目标的通道特征。通过引入SCConv,我们可以改善YOLOv8在小目标检测和目标遮挡方面的性能,从而提高...
原始YOLOv8-seg算法原理YOLOv8-seg算法是YOLO系列中的最新版本,旨在进一步提升目标检测和分割的性能。该算法在YOLOv5和YOLOv7的基础上进行了优化,结合了多种先进的技术和结构,形成了一种高效、准确的目标检测和分割解决方案。YOLOv8-seg不仅继承了YOLO系列一贯的高速度和高精度特点,还在特征提取、特征融合以及损失函数...