近期,我们创新性地将Swin Transformer这一前沿的Transformer架构引入到YoloV10目标检测模型中,通过替换其原有的主干网络,实现了检测性能的显著提升,为YoloV10系列模型注入了新的活力。 改进亮点概述: 强大的特征提取能力:Swin Transformer以其自注意力机制和层次化的设计,能够更加有效地捕获图像中的上下文信息和细粒度特征...
(b) Vision Transformer (ViT):以前的视觉Transformer模型(如ViT)产生单一低分辨率的特征映射,并且由于全局自注意力的计算,其计算复杂度与输入图像大小呈二次方关系。 我们可以将Swin Transformer的基本原理分为以下几点: 1. 层次化特征映射:Swin Transformer通过合并图像的相邻小块(patches),在更深的Transformer层次中逐...
为了提升YOLOv5在小目标检测方面的能力,我们引入Swin-Transformer的思想,并设计一个专门的Swin-Transformer小目标检测头。具体优化策略如下: 引入Swin-Transformer网络:在YOLOv5的基础上,增加Swin-Transformer网络层,用于提取更加精细的图像特征。这些特征将有助于模型更好地识别和定位小目标。 设计小目标检测头:利用Swin-T...
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)
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。
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.
提出了一个名为YotoR的新目标检测架构家族,它由基于Swin Transformer的 Backbone 和基于YoloR的 Head 组成。 对不同的YotoR变体进行了详尽的评估,结果表明,在考虑目标检测性能和推理速度的各种评估中,YotoR模型TP5和BP4一致地超过了YoloR P6和Swin Transformer。
Swin-Transformer代码工程进行物体检测 (1)数据转换 由于之前一直用YoloV5做物体检测,为了使用使用yolo格式的数据,首先需要把其转化成需要的格式,这里我们转化成coco格式: 参考:https://github.com/Taeyoung96/Yolo-to-COCO-format-converter 准备需要转的Yolov5数据,如train数据,images是所有图像数据,labels放置的...
Swin Transformer轻量化针对口罩佩戴检测算法未平衡模型规模与检测精度的问题,提出了一种口罩佩戴检测改进算法.该算法以YOLOv5网络为基础框架:首先,应用轻量级Mixup数据增强方式和Mish激活函数以提高模型泛化能力;其次,引入Swin Transformer结构和ECA注意力机制来增强复杂场景下口罩目标的提取效率;第三,使用SIoU损失函数以...
改进YOLO:YOLOv5结合swin transformer 文章参考于芒果大神,在自己的数据集上跑了一下,改了一些出现的错误。 一、配置yolov5_swin_transfomrer.yaml # Parametersnc:10# number of classesdepth_multiple:0.33# model depth multiplewidth_multiple:0.50# layer channel multipleanchors:...