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适用于当前版本的YoloV10，还能轻松迁移到其他深度学习目标检测框架中，为更广泛的应用场景提供性能支持。改进优点总结 显著的性能提升：YoloV10在引入Swin Transformer后，其检测精度和召回率均得到显著提高，特别是在复杂场景和多尺度...
显著的性能提升:通过Swin Transformer的引入,YoloV8的检测精度和召回率均得到明显提升,特别是在复杂场景和多尺度目标检测中展现出更强的竞争力。 增强的鲁棒性:面对光照变化、遮挡、视角变化等挑战,改进后的YoloV8展现出更强的适应性和稳定性,确保了在不同环境下的可靠检测。 高效的计算资源利用:虽然引入了更为复杂...
SwinTransformer会将小patch组成稍微大一点的大patch(12*12个小patch为一个大patch), 大patch内部做self-attn,这样就减小了显存占用,提升了运行效率。同时为了获取图像的全局特征,swin-Transformer会每两个Block做一次shift操作,导致奇数层和偶数层组大patch的方式不一样,通过多层堆叠,从而得到全局特征。从结果来看,Swin...
强推!【语义分割】当Transformer遇见语义分割!SegFormer:性能更强的语义分割网络! 129 42 1:00:36 App 论文解读!【解读Transformer目标检测】华理博士首次通俗易懂的解读Transformer模型,更适合新手入门!——(人工智能、深度学习、神经网络、AI) 610 25 6:24:37 App 杀疯了!Transformer与语义分割图像处理两大教程精...
例如,在自动驾驶场景中,优化后的模型可以更准确地识别道路上的行人、车辆等小目标,为车辆的安全行驶提供有力保障。 结论 通过引入Swin-Transformer小目标检测头,我们成功地对YOLOv5模型进行了优化。这一优化策略不仅提升了模型在小目标检测方面的能力,还保留了YOLOv5原有的高速度优势。我们相信,随着计算机视觉技术的不...
每个Swin Transformer模块都由两个Block组成。 (1)自注意力的计算在局部的非重叠窗口内进行。 (2)在前后两层的Transformer模块中,非重叠窗口的配置相比前一层做了半个窗口的移位,使得上一层中不同窗户的信息进行了交换。 二、目标检测相关基础 2.1 目标检测任务理解与总结 ...
https://youtu.be/FQVS_0Bja6o注:原视频为720p,这里下载不了原版,故为480p版,而且做了2倍加速处理。刷爆各大CV任务!Swin Transformer:目标检测刷到58.7 AP!实例分割刷到51.1 Mask AP!语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU!代码已开源!代码:https://github.com/micros
所提出的Swin Transformer在图像分类、目标检测和语义分割等识别任务上取得了很好的效果。在这三个任务上...
目标检测:SwinTransformer通过基于图的注意力机制,能够高效地提取图像中的目标特征,从而在目标检测任务中取得了优异的性能。 语义分割:SwinTransformer通过层次化的结构对图像进行编码,从而能够提取出图像的精细特征。这些特征用于语义分割任务时,能够实现高精度的分割结果。