YOLOv4:通过集成CSP Darknet53、SPP结构、PANet架构、CBN集成和SAM引入,实现了更高效和稳健的对象检测模型。 YOLOv5:采用了CSPNet、多个SPP块和PANet模块,进一步提高了效率和准确性。 YOLOv6:引入了特征金字塔网络(FPN)和自注意力机制,显著提高了检测精度和速度。 YOLOv7:通过集成扩展高效层聚合网络(E-ELAN)和可扩...
论文中主要是提到了SE和SAM模块, SE模块比较简单,目的是对特征通道进行重新加权,如上图所示。 SAM是CBAM论文中的空间注意力模块。其流程是:将Channel attention模块输出特征图作为本模块的输入特征图。首先做一个基于channel的global max pooling 和global average pooling,然后将这2个结果基于channel 做concat操作。然后...
作为迄今为止最大的分割数据集,它为 SAM 提供了多样化、大规模的训练数据源。 零样本性能: SAM 在各种分段任务中显示出出色的零样本性能,使其成为适用于各种应用的即用型工具,并且对快速工程的需求极小。 要深入了解 Segment Anything 模型和 SA-1B 数据集,请访问Segment Anything 网站并查看研究论文Segment Anythi...
先要计算位置误差:预测中点和实际中点之间的距离,再计算bbox宽度和高度之间的差距,权重为5调高位置误差的权重 置信度误差:要考虑两个情况:这个框里实际上有目标;这个框里没有目标,而且要成一个权重降低他的影响,调低不存在对象的bounding box的置信度误差的权重,论文中是0.5 对象分类的误差:当该框中有目标时才...
分割一切的SAM-2模型,论文与代码详解,轻松登Nature! 1981 2 14:33:16 App 2024年最具论文创新点方向:GNN+Transformer,同济大佬精讲算法基础+代码复现+论文解读,比刷剧还爽! 1582 2 15:58:14 App 【全400集】这才是科研人该学的六大算法!R-CNN、Fast R-CNN、YOLO、SSD等,从原理到实战,太通俗易懂了,...
此外,笔者梳理了yolov4.cfg并没有发现在论文中提到的创新点比如modified SAM, 并且通过笔者整理的YOLOv4结构可以看出,整体架构方面,可以与yolov3-spp进行对比,有几个不同点: 换上了更好的backbone: CSDarknet53 将原来的FPN换成了PANet中的FPN 结构方面就这些不同,不过训练过程确实引入了很多特性比如: ...
But for SAM, it only needs to pay 0.1% extra calculation and it can improve ResNet50-SE 0.5% top-1 accuracy on the ImageNet imageclassification task. Best of all, it does not affect the speed of inference on the GPU at all.
检测器专用包(BoS): Mish激活、sp -block、SAM-block、PAN路径聚合块、DIoU-NMS 4. Experiments We test the influence of different training improvement techniques on accuracy of the classifier on ImageNet (ILSVRC 2012 val) dataset, and then on the accuracy of the detector on MS COCO (test-dev ...
Squeeze-and-Excitation（SE） 可让ResNet50在分类任务上提高1%精度，但会增加10%的GPU推理时间Spatial Attention（SAM） 可让ResNet50在分类任务上提高0.5%精度，且不会增加GPU推理时间所以YOLO v4使用了Spatial Attention（SAM）这种方法 特征集成 早期：skip connetion、hyper-column融合不同特征金字塔的轻量级模型：...
3.我们修改了最先进的方法,使其更有效,更适合于单一的GPU训练,包括CBN[89],PAN[49],SAM[85]等。 精读 启发 (1)改进性能:大多数基于CNN的目标检测器主要只适用于推荐系统,因此需要提高实时目标探测器的准确性。 (2)单GPU训练:最精确的现代神经网络不能实时运行,需要大量的GPU来进行大规模的小批量训练。我们...