LSKNet是一种改进的目标检测网络,具有处理旋转目标和自适应感受野的能力。通过引入注意力机制,该网络进一步提升了目标检测的准确性。我们将其引入到YoloV5网络,进一步探索LSKNet在Yolo系列框架的应用,优化网络的性能。 官方代码测试结果 训练了150个epoch,测试结果如下: ...
2.1 LSKNet的基本原理 LSKNet(Large Selective Kernel Network)是一种专为遥感目标检测设计的网络架构,其核心优势在于能够动态调整其大的空间感受野,以更好地捕捉遥感场景中不同对象的范围上下文。这是第一次在遥感目标检测领域探索大型和选择性核机制。 LSKNet(大型选择性核网络)的基本原理包括以下关键组成部分: 1. ...
LSKNet核心思想是通过学习旋转不变的特征表示来提高目标检测的性能。在目标检测任务中,特别是遥感图像的目标检测,目标的旋转是一个常见的挑战。为了解决这个问题,LSKNet采用了一种新颖的旋转敏感的卷积操作,能够有效地捕捉到遥感图像中目标的旋转信息。 LSKNet的设计思路是通过空间选择机制实现自适应感受野。在传统的卷积...
LSKblock Attention:LSKNet引入了LSKblock Attention作为一种注意力机制,通过空间选择性机制动态调整感受野,以更有效地处理不同目标类型的广泛上下文。这种机制允许模型根据输入自适应地确定大型核的权重,从而在空间维度上调整每个目标的感受野。 大型选择性核网络:LSKNet是首个在遥感目标检测领域探索大型和选择性核机制的模...
然而,LSKNet通过旋转敏感的卷积操作和注意力机制,有效地解决了这些问题,提高了目标检测的准确性。 LSKNet是一种改进的目标检测网络,具有处理旋转目标和自适应感受野的能力。通过引入注意力机制,该网络进一步提升了目标检测的准确性。我们将其引入到YoloV8网络,进一步探索LSKNet在Yolo系列框架的应用,优化网络的性能。
LSKblock Attention:LSKNet引入了LSKblock Attention作为一种注意力机制,通过空间选择性机制动态调整感受野,以更有效地处理不同目标类型的广泛上下文。这种机制允许模型根据输入自适应地确定大型核的权重,从而在空间维度上调整每个目标的感受野。 大型选择性核网络:LSKNet是首个在遥感目标检测领域探索大型和选择性核机制的模...
LSKblock Attention:LSKNet引入了LSKblock Attention作为一种注意力机制,通过空间选择性机制动态调整感受野,以更有效地处理不同目标类型的广泛上下文。这种机制允许模型根据输入自适应地确定大型核的权重,从而在空间维度上调整每个目标的感受野。 大型选择性核网络:LSKNet是首个在遥感目标检测领域探索大型和选择性核机制的模...
最近,针对遥感目标检测设计特征提取骨干网络方面取得了值得注意的进展。一些(Redet等)专注于提取适合不同方向对象的特征,具有等效的感受野。LSKNet 使用大核扩大较大对象的空间感受野,这不可避免地为较小对象引入背景噪声。一些采用多尺度卷...
YoloV8改进策略:LSKNet加入到YoloV8中,打造更适合小目标的YoloV8 YoloV8改进策略:可变形大核注意力D-LKA,YoloV8的超大杯酱香拿铁 YoloV8改进策略:可变形大核注意力D-LKA,YoloV8的超大杯酱香拿铁 YoloV8改进策略:RepViT改进YoloV8,轻量级的Block助力YoloV8实现更好的移动性 ...
5. ICCV 2023LSKNet:遥感旋转目标检测新SOTA | LSKblockAttention助力小目标检测 : Yolov8 引入ICCV 2023 | 南开大学提出LSKNet:遥感旋转目标检测新SOTA | LSKblockAttention助力小目标检测_AI小怪兽的博客-CSDN博客 6.原创独家首发 | 多维协作注意模块MCA: ...