SE-YOLO
从下表中可以看出,本文的SE-YOLOv5s在平均精度均值和检测速度方面均表现较好。 五、实验结论 本文提出了一种基于SE-YOLOv5s的绝缘子检测方法,通过加入注意力机制,平均精度均值以及检测速度得到了提升,并在实验中证实了这个方法的可行性。 六、投稿期刊介绍 论文原文出自田庆(1),胡蓉(1),佐勇(2,3),蔡远征(2,...
ESE Block在SE Attention注意力模型的基础之上将2层FC层减少为1层,从而弥补特征信息的缺失。此外,ESE Block可进一步应用于YOLOv7、YOLOv8等模型中,欢迎大家关注本博主的微信公众号 BestSongC,后续更多的资源如模型改进、可视化界面等都会在此发布。另外,本博主最近也在MS COCO数据集上跑了一些YOLOv5的改进模型,实验...
第②步:在yolo.py文件里的parse_model函数加入类名 首先找到yolo.py里面parse_model函数的这一行 然后把SE添加到这个注册表里面 第③步:创建自定义的yaml文件 首先在models文件夹下复制yolov5s.yaml文件,粘贴并重命名为yolov5s_SE.yaml 接着修改yolov5s_SE.yaml,将 SE加到我们想添加的位置。 注意力机制可以...
2.1 YOLOv5简介 YOLOv5以其高效性和准确性在目标检测中得到了广泛应用。其主要结构特点是: Backbone:负责从输入图像中提取特征。 Neck:通过特征融合提高模型的多尺度感知能力。 Head:根据提取的特征进行预测。 2.2 SE注意力机制简介 SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制是一种轻量级的注意力模块,旨在通过显式地建模...
1. 理解YOLOv5模型的基本架构和SE注意力模块的工作原理 YOLOv5模型:YOLOv5是一个流行的单阶段目标检测模型,主要由Backbone、Neck和Head三部分组成。Backbone用于提取特征,Neck用于融合特征,Head用于预测目标类别和位置。 SE注意力模块:SE模块通过重新校准通道维度的特征响应,使得模型能够自适应地关注重要特征并抑制不重要...
In pedestrian detection, the upsampling operation of YOLOv4 during feature aggregation affects the integrity of feature information for small-scale and occluded targets. To address this issue, we propose a pedestrian detection model named Shuffle Expansion YOLOv4 (SE-YOLOv4) composed of a path ...
Seyolo 添加到生词本 用户正在搜索 pyopéricarde,pyopéricardite,pyopérihépatite,pyopéritoine,pyophtalmie,pyopneumothorax,pyorragie,pyorréealvéole,pyorrhée,pyosalpinx, 相似单词 (h)yponomeute,(s)chelem,“分灶吃饭”, 用户正在搜索 pyramidale,pyramide,pyramidé,pyramider,pyramides,pyramidion,pyramid...
改进后的SE-YOLO密集缺陷检测算法为了使模型关注更多维度的特征信息,使用Swin Transformer网络作为主干网络.文章引入中心化特征金字塔模块,以提取全局长距离相关性,可以尽可能地保留输入图像的局部角点区域信息.改进后的SE-YOLO密集缺陷检测算法可以更加准确地检测出缺陷的类别和位置,在密集缺陷检测任务中具有较高的精确度与...
专栏地址:YOLOv10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、SE 2.1 SE的原理 通道注意力模块关注于网络中每个通道的重要性,通过为每个通道分配不同的权重,使得网络能够更加关注那些对任务更为关键的通道特征,从而提高模型的性能。其中主要涉及Squeeze和Excitation两个操作。