一、 Repulsion Loss 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 请添加图片描述 在人群中检测个别行人仍然是一个具有挑战性的问题,因为在现实世界中行人经常聚集在一起并相互遮挡。在本文中,我们首先通过实验探索了最先进的行人检测器如何受到人群遮挡的伤害,提供了对人群遮挡问题的见解。然后,我们提出了一...
其次,受特征注意力网络(FAN)和ConvMixer[31]的启发,我们重新设计了一个多头注意力网络,以补偿遮挡人脸响应值的损失。此外,我们还引入了排斥损失(Repulsion Loss)[32],以提高类内遮挡的召回率。第三,为挖掘难样本,受自适应训练样本选择(ATSS)[33]的启发,我们设计了具有自适应阈值的滑动权重函数,使模型在训练过程...
其次,受特征注意力网络(FAN)和ConvMixer[31]的启发,我们重新设计了一个多头注意力网络,以补偿遮挡人脸响应值的损失。此外,我们还引入了排斥损失(Repulsion Loss)[32],以提高类内遮挡的召回率。第三,为挖掘难样本,受自适应训练样本选择(ATSS)[33]的启发,我们设计了具有自适应阈值的滑动权重函数,使模型在训练过程...
改进点:YOLOv9引入了排斥损失(Repulsion Loss)和归一化高斯Wasserstein距离(NWD)损失,与原有的IoU损失相结合,共同优化模型性能。 评估:这些新的损失函数有助于模型更准确地定位目标边界框,提高检测精度,特别是对于小目标和遮挡目标的检测。 3. 性能提升 3.1 检测精度提升 改进点:通过上述网络结构和训练策略的改进,YO...
RepulsionLoss YOLOv8.RepulsionLoss.yaml 用于小目标遮挡函数,首发改进 NWDLoss YOLOv8-NWDLoss.yaml XIoU YOLOv8-XIoU.yaml 自研结构 EfficIoU YOLOv8-EfficIoU.yaml 自研结构 MPDIoU YOLOv8-MPDIoU.yaml Shape-IoU YOLOv8-Shape-IoU.yaml SIoU YOLOv8-SIoU.yaml PIoU YOLOv8-PIoU.yaml 支持PIoU、PI...
【Repulsion Loss: Detecting Pedestrians in a Crowd】设计了一种新的损失函数,使预测帧与目标真实帧保持接近,同时远离其他真实帧。这种方法处理遮挡更灵活,更容易实现。【Occlusion-aware R-CNN: Detecting Pedestrians in a Crowd】结合了上述两种思想,提出了一个组件遮挡感知单元和一个聚合损失函数来处理行人遮挡...
1 Repulsion Loss: Detecting Pedestrians in a Crowd 2 Occlusion-aware R-CNN: Detecting pedestrians in a Crowd
其次,在FAN和ConvMixer的启发下重新设计了一个多头注意力网络来补偿被遮挡的面部响应值的损失。此外,还引入了Repulsion Loss来提高类内遮挡的召回率。 第三,为了挖掘硬样本,受ATSS启发,设计了具有自适应阈值的Slide权重函数,使模型在训练期间更加关注硬样本。
针对上述需求,提出了一种基于YOLOv8改进的轻量级密集行人检测算法MER-YOLO,首先采用MobileViT作为主干网络,提升模型在总体上对行人聚集区域的特征提取能力;引入EMA注意力机制模块,对全局信息进行编码,通过维度交互来进一步聚合像素级特征,并结合160×160尺度的检测头加强小目标检测能力;使用排斥损失(Repulsion Loss)作为...
本文重点介绍遮挡改进,其主要体现在两个方面:注意力网络模块(SEAM)和排斥损失(Repulsion Loss)。 1. SEAM模块:SEAM(Spatially Enhanced Attention Module)注意力网络模块旨在补偿被遮挡面部的响应损失,通过增强未遮挡面部的响应来实现这一目标。SEAM模块通过深度可分离卷积和残差连接的组合来实现,其中深度可分离卷积按通道...