灵活的模型扩展性:得益于Swin Transformer的高度模块化和可扩展性,我们的改进方案不仅限于当前的YoloV10版本,还可以轻松地迁移到其他基于深度学习的目标检测框架中,为更广泛的应用场景提供性能支持。 YoloV10改进策略:BackBone改进|Swin Transformer赋能YoloV10,性能跃升的新篇章blog.csdn.net/m0_47867638/article/d...
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。
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...
YOLOv5作为当前最先进的目标检测模型之一,以其高速度和准确性在业界备受瞩目。然而,面对复杂多变的小目标检测场景,YOLOv5的性能仍有提升空间。本文将探讨如何利用Swin-Transformer这一新型Transformer模型,对YOLOv5进行优化,以提升其在小目标检测方面的能力。 YOLOv5简介 YOLOv5(You Only Look Once version 5)是YOLO系...
YOLOv8改进版:融入Swin Transformer的新特性解析 最近在做实验,需要改进YOLOv8,去网上找了很多教程都是充钱才能看的,NND这对一个一餐只能吃两个菜的大学生来说是多么的痛苦,所以自己去找代码手动改了一下,成功实现YOLOv8改进添加swin transformer,本人水平有限,改得不对的地方请自行改正。
在这项工作中,引入了一系列网络体系结构,将Swin Transformer主干与YoloR头融合在一起。受Yolo命名法的启发,这些架构被命名为YotoR:You Only Transform One Representation。这反映了使用由Transformer块生成的单一统一表示,该表示通用且适用于多个任务。该提案背后的想法是使用强大的Swin Transformers特征提取来提高检测精度...
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) 和Swin Transformer Block。patch Merging是一个类似于...
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...
首先,基于Swin-Transformer改进的YOLOv7电力杆塔识别系统可以提高电力杆塔的识别和检测准确率。传统的YOLOv7算法在处理电力杆塔的复杂形状和多样性时存在一定的局限性,而Swin-Transformer通过引入跨窗口的注意力机制和局部特征的多尺度融合,能够更好地捕捉电力杆塔的细节信息,从而提高识别和检测的准确性。
YOLOv7引入Swin Transformer以及CCNet出现的问题 一、YOLOv7训练完,运行test.py的时候出现:RuntimeError: expected scalar type Float but found Half 错误 采用GPU训练时出现的问题! 解决方案: 将test.