近期,我们创新性地将Swin Transformer这一前沿的Transformer架构引入到YoloV8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YoloV8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。
近期,我们创新性地将Swin Transformer这一前沿的Transformer架构引入到YoloV9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YoloV9系列模型注入了新的活力。 完整链接: 代码语言:javascript 复制 https://blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/142307846?spm=1001.2014.3001.5501 改进亮点概...
(3)和VIT一样,秉持着一个patch就是一个token的原则,我们可以把数据输入到Swin Transformer中了。Swin Transformer具体的样子在(b)中已绘制出来,我们放在后文细谈。经过Swin Transformer block的处理,我们得到输出结果,其尺寸为56*56*96,对应着演示图中stage1的输出结果\frac{H}{4} * \frac{W}{4} * C (4)...
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)
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。
简介:YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏介绍了YOLO的有效改进,包括使用新型视觉Transformer——Swin Transformer。Swin Transformer解决了Transformer在视觉领域的尺度变化和高分辨率问题,采用分层结构和移位窗口自注意力计算,适用于多种视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割,性能超越先前最佳模型。此外,文章还展示了如何在...
针对该问题,文中提出了基于改进SwinTransformer的花色布匹瑕疵检测算法。首先,利用双路Swin Transformer注意力骨干网络提取缺陷图与模板图中的特征信息。然后,采用改进的特征金字塔网络对四个层次的特征进行融合。最后,根据融合后的特征完成了瑕疵的定位与分类。在布匹生成工厂采集的数据集上进行模型训练与测试,结果表明,文...
金融界 2024 年 8 月 22 日消息,天眼查知识产权信息显示,上海昊启信息科技有限公司申请一项名为“一种基于改进SwinTransformer的车标识别方法“,公开号 CN202410368518.4,申请日期为 2024 年 3 月。 专利摘要显示,本发明属于计算机图像处理技术领域,具体涉及一种基于改进Swin Transformer的车标识别方法,包括以下步骤:...
1.一种基于改进的Swin-Transformer的呼吸音自动分类方法,其特征在于,包括: S1、准备呼吸音ICBHI 2017公开数据集,将数据集按照官网训练集和测试集6:4进行数据划分,根据音频分割代码将数据集分为四类呼吸音:正常呼吸音Normal、哮鸣音Wheeze、爆裂音Crackle、哮鸣音和爆裂音Wheeze&Crackle; S2、音频信号预处理;首先对音...
针对铜矿图像分类中传统神经网络因感受野限制和维度信息阻塞面临的问题,提出了基于X射线透射成像技术改进的Swin-Transformer模型.该模型以Swin-Transformer为基础框架,在主干网络的第二和第三阶段中添加Mixing Block,通过局部窗口自注意力和深度卷积之间的的双向交互,使模型的感受野得到显著增大,从而增强了特征表示和建模能力...