SPPF模块是一种改进型的空间金字塔池化技术,用于多尺度特征提取。它通过对输入特征图进行不同尺度的池化操作,生成包含多尺度信息的特征向量,从而增强模型对不同尺寸目标的检测能力。 SPPF模块在YOLOv5中的作用: 特征融合与增强:SPPF模块在YOLOv5的neck部分应用,对backbone提取的特征进行进一步的融合和增强。通过引入多...
本文自研创新改进: 可变形大核注意力(D-LKA Attention)高效结合SPPF进行二次创新,大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制。 1.SPP &SPPF介绍 YOLOv5最初采用SPP结构在v6.0版本(repo)后开始使用SPPF,主要目的是融合更大尺度(全局)信息 YOLOV8使用SPPF 作者对SPP和SPPF进行了比较,SPPF在不影响mAP的情况下可以...
再看看YOLO中的SPP模块 YOLO中的SPP模块主要的目的是为了处理局部特征和全局特征的信息融合,对图像不同感受野的特征进行融合最后获得一个有局部特征又有全局特征的特征块。 而SPPF是在SPP的基础上进行修改目的是为了减小计算量实现轻量化效果
SPPF模块是SPP模块的一种改进,它在保持SPP模块优点的同时,进一步提高了计算效率。SPPF模块通过改变金字塔池化的实现方式,实现了更快的计算速度。 在SPP模块中,金字塔池化是通过将输入划分为不同大小的子区域,并对每个子区域进行池化操作来实现的。而在SPPF模块中,通过采用一种更高效的池化策略,可以在保证计算精度的...
SPPF模块作为YOLOv8中的关键组成部分之一,能够有效地解决目标尺度变化带来的挑战。 二、大核分离卷积注意力模块(LSKA) 大核分离卷积注意力模块(LSKA)是一种新型的注意力机制,旨在提高卷积神经网络的特征提取能力和注意力机制。该模块通过引入大核分离卷积操作,能够在保持较低计算复杂度的同时,提取到更丰富的空间信息...
我们提出了焦点调制网络(简称FocalNets),在其中完全用焦点调制模块替代了自注意力(SA),用于建模视觉中的标记交互。焦点调制由三个组件组成:(i)焦点上下文化,通过一系列深度卷积层实现,从短距离到长距离编码视觉上下文,(ii)门控聚合,选择性地将上下文聚合到每个查询标记的调制器中,以及(iii)逐元素仿射变换,将调制器...
简单地说，SPP 和 SPPF 均是先用一组CBS（卷积、BN 和 SiLU 激活函数）得到通道数减半的特征图x，...
在Yolov5的实现中，SPP与SPPF模块均被应用于主干网络的顶层，以进一步提升网络对小目标的检测能力。SPP通过全局上下文信息的融合，使网络对目标的识别更加全面；SPPF则在提升网络计算效率的同时，保持了SPP的全局上下文理解能力，使得Yolov5在目标检测任务中表现更优。综上所述，在Yolov5目标检测器中，SPP...
一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用2024/02/21号最新发布的 YOLOv9其中提出的SPPELAN模块来改进SPPF,其中YOLOv9针对于这个模块并没有介绍,只是在其项目文件中用到了,我将其整理出来用于我们的YOLOv8的…
在YOLO V5中,SPPF模块被用于提取输入特征图的上下文信息,并将其与原始特征图相结合,以增强特征表示能力。通过引入SPPF模块,YOLO V5在保持高速度的同时,进一步提升了目标检测的准确性。实验结果表明,在多个标准数据集上,YOLO V5在引入SPPF模块后,相比之前的版本,检测性能有了明显的提升。 总结 SPPF模块作为YOLO V5...