即插即用的解耦头TSCODE方法能够有效提升目标检测器的性能。具体来说：解决分类与定位冲突：TSCODE方法通过解耦分类和定位任务，分别学习各自所需的特征上下文，从而解决了原始方法中分类和定位共享相同输入特征导致的冲突问题。提升检测性能：在YOLOX中直接应用TSCODE方法，实现了1.1个百分点的mAP提升。同时...
本文深入的探讨了目标检测任务中分类和定位分支之间的"冲突"原因,并提出了一种新颖的特定于任务的上下文解耦头机制来极大的缓解这种现象。TSCODE通过语义上下文编码和用于保留局部细节编码两种高效的设计将两个任务的语义上下文进行解耦,分别引入了更丰富的语义信息和用于定位的更多边缘信息的特征。最后,通过大量的实验验证...
本文介绍了一种新颖的特定于任务的上下文解耦头(Task-Specific Context DEcoupling, TSCODE),通过进一步解开两个任务的特征编码来提升网络整体的性能。这种即插即用的解耦头由国防科技大学和慕尼黑工业大学联合提出,并引入了YOLOv5和YOLOv7,助力目标检测器的性能提升。相关论文可以在arXiv上查看。0...
本文同样围绕这个方向提出了一种新颖的即插即用的特定于任务的上下文解耦头(Task-Specific COntext DEcoupling, TSCODE),通过进一步解开两个任务的特征编码来提升网络整体的性能。实验表明,所提方法可以有效的提升现有目标检测器的性能! 动机 可能不少小伙伴还在纳闷,检测头解耦,不就是拆成两个独立分支分别做分类和...