高效的特征传递机制：通过窗口分割与移位策略，Swin Transformer实现了特征图在不同尺度间的有效传递与融合，克服了传统卷积神经网络中的信息丢失问题。这使得YoloV10在检测不同大小物体时更加从容，特别是对于小目标和遮挡目标的检测效果有了显著提升。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...
这一改进使得YoloV8在检测不同大小物体时更加游刃有余,特别是对于小目标和遮挡目标的检测效果有了显著提升。 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YoloV8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。 改进优点总...
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...
通过对比实验可以发现,集成Swin Transformer模块的YOLOv5在精度方面有了显著提升,同时保持了较快的检测速度。 四、应用与优化 将优化后的YOLOv5模型应用于实际场景中,如自动驾驶、监控安全等领域,可以显著提升目标检测的精度和速度。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、车辆等目标,为车辆...
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,同时还能够通过使用YoloR头以快速推理时间解决多个任务。
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)
作为YOLO主干网络的可行性分析 性能优势:SwinTransformer-Tiny作为Swin Transformer的轻量级版本,继承了其层次化的特征表示和线性的计算复杂度的优点。这使得SwinTransformer-Tiny在保持一定性能的同时,具有更小的模型大小和更快的推理速度。对于实时目标检测任务来说,这是非常重要的。 兼容性:SwinTransformer-Tiny作为一种视...
CBM:Yolov4网络结构中的最小组件,由Conv+Bn+Mish激活函数三者组成。 CBL:由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。 Res unit:借鉴Resnet网络中的残差结构,让网络可以构建的更深。 CSPX:借鉴CSPNet网络结构,由卷积层和X个Res unint模块Concate组成。
Finally, Coordinate Attention (CA) was introduced to the YOLOv5 network to improve the accuracy of small-object features in remote sensing images. Moreover, the effectiveness of the proposed method was demonstrated by several kinds of experiments on the DOTA (Dataset for Object detectio...
(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