在他们的私有数据集上,观察到自主驾驶中检测障碍物的mAP性能提高了6.1%,为将Swin Transformer Backbone 与YOLO家族检测器结合树立了一个良好的先例。作者的 Proposal 与YOLOX-S模型的不同之处在于,在检测Head上保留了YoloV3 Anchor ,并实现了YoloV4和YoloR添加的改进,如新的BoG和BoS技术以及隐性知识建模。此外,所提...
在深度学习领域，目标检测作为计算机视觉的核心任务，其性能提升一直备受关注。最近，我们将前沿的Swin Transformer架构创新性地融入YoloV10目标检测模型中，通过替换原有主干网络，显著提升了检测性能，为YoloV10系列注入了新的活力。改进亮点概览 强大的特征提取能力：Swin Transformer凭借其自注意力机制和层次化设计，能更...
像物体检测这样的高分辨率任务需要开发更专业的Transformer架构,比如Swin Transformer,它通过动态改变注意力窗口来规避变形金刚的计算限制,并允许它们用作多视觉任务的通用主干。此外,基于DETR等Transformer的目标检测头在以前由卷积神经网络主导的任务中已经成为最先进的。 另一方面,以Yolo/YoloR家族为例的实时目标检测器对于...
因此,将Transformer与类似Yolo的目标检测器结合可能会产生能够同时实现高帧率和高检测准确性的新型架构。 本文介绍了YotoR(You Only Transform One Representation),一种新颖的深度学习模型,用于目标检测,它结合了Swin Transformer和YoloR架构。YotoR将健壮的Swin Transformer Backbone 与YoloR的 Neck 和 Head 结合在一起。
修改YOLOv8的主干网络:首先需要修改ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml文件中的backbone部分,以适应Swin-Transformer模块的插入。这可能涉及到调整卷积层的数量、类型以及它们之间的连接方式。 添加Swin-Transformer代码:根据论文提供的官方实现或者社区贡献的实现版本,将Swin-Transformer的相关组件(如WindowAttention,Mlp...
YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10融合SwinTransformer模块,分辨率每层变成一半,而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果!首先Patch Partition,就是VIT中等分成小块的操作;然后分成4个stage,每个stage中包括两个部分,分别是patch Merging(第一个块是线性层)
Transformer不仅以其强大的性能开启了大模型时代,而且在与YOLO结合以后,同样对计算机视觉产生了重大影响。本文作者将Swin Transformer主干网与YoloR的Neck和Head结合,实现了比Swin Transformer更优的性能和更快的推理速度。 本文介绍了YotoR(You Only Transform One Representation),一种结合了Swin Transformers和YoloR架构的...
YOLOv5(You Only Look Once version 5)作为YOLO系列目标检测算法的最新版本,以其高速度和准确性在实时应用和嵌入式设备上展现出了强大的实用性。然而,随着应用场景的不断拓展,对目标检测算法的性能要求也越来越高。为了进一步提升YOLOv5的性能,本文将详细介绍如何将Swin Transformer模块集成到YOLOv5目标检测算法中。
金融界2025年1月31日消息,国家知识产权局信息显示,成都市楠菲微电子有限公司申请一项名为“基于YOLOv5 与Swin Transformer融合改进的芯片小目标缺陷检测方法及系统”的专利,公开号CN 119379631 A,申请日期为2024年10月。 专利摘要显示,本发明公开了基于YOLOv5 与Swin Transformer融合改进的芯片小目标缺陷检测方法及系统,...
尽管计算机视觉的Transformer最近取得了进展,但实时物体检测主要依赖于卷积神经网络。它们在特征提取中建立的可靠性和计算效率一直是Transformers需要克服的挑战。然后,将Transformer与类Yolo目标检测器相结合,可以提供能够实现高帧率和高检测精度的新型架构。 PART/3...