提升当前最先进的目标检测模型YOLOX,通过整合一个视觉Transformer层,形成了YOLOX-ViT模型。 实现一种知识蒸馏(KD)方法,以提高较小型的YOLOX-ViT模型(如YOLOX-Nano-ViT,见图1)的性能。 引入一种新型的侧扫声纳(SSS)数据集,专门用于墙壁检测。 2 Related Work 目标检测。目标检测是计算机视觉(CV)中的基本任务,旨...
ViT-FRCNN是第一个使用预先训练的ViT作为Faster R-CNN目标检测器的主干网络,但这种设计无法摆脱对卷积神经网络(CNN)的依赖和2D归纳偏差。因为ViT-FRCNN需要将ViT的输出序列重新排列为2D空间特征图,依赖于区域池化操作(即RoIPool或RoIAlign)以及基于区域的CNN架构来解码ViT特征,用于对象和区域级别的感知。 受现代CNN设...
(1)将YOLOv5项目的models/yolo.py修改parse_model函数以及BaseModel的_forward_once函数 (2)在models/backbone(新建)文件下新建Edgevit.py,添加如下的代码: (3)在models/yolo.py导入模型并在parse_model函数中修改如下(先导入文件): (4)在model下面新建配置文件:yolov5_edgevit.yaml (5)运行验证:在models/yolo...
💡💡💡本文独家改进:DualViT:一种新的多尺度视觉Transformer主干,它在两种交互路径中对自注意力学习进行建模,即学习更精细像素级细节的像素路径和提取整体全局语义信息的语义路径,性能表现出色,Dualattention引入到YOLOv8实现创新涨点!!! Dualattention | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点 ...
Deeper downsampling layers. 首先使用一个1x1卷积来调整通道维度,然后将两个1x1卷积的输入和输出通过残差连接,形成一个前馈网络。此外,他们还在前面增加了一个 RepViT 块以进一步加深下采样层,增加网络深度并减少由于分辨率降低带来的信息损失。 Simple classifier. 将原来复杂的分类器替换为一个简单的分类器,即一个全...
Deeper downsampling layers. 首先使用一个1x1卷积来调整通道维度,然后将两个1x1卷积的输入和输出通过残差连接,形成一个前馈网络。此外,他们还在前面增加了一个 RepViT 块以进一步加深下采样层,增加网络深度并减少由于分辨率降低带来的信息损失。 Simple classifier. 将原来复杂的分类器替换为一个简单的分类器,即一个全...
简介:YOLOv5改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器(ViT)的视角重新审视CNN 一、本文介绍 本文给大家来的改进机制是RepViT,用其替换我们整个主干网络,其是今年最新推出的主干网络,其主要思想是将轻量级视觉变换器(ViT)的设计原则应用于传统的轻量级卷积神经网络(CNN)。我将其替换整个YOLOv5的Backbone,实现了大幅度...
简介:YOLOv8改进 | 2023主干篇 | RepViT从视觉变换器(ViT)的视角重新审视CNN 一、本文介绍 本文给大家来的改进机制是RepViT,用其替换我们整个主干网络,其是今年最新推出的主干网络,其主要思想是将轻量级视觉变换器(ViT)的设计原则应用于传统的轻量级卷积神经网络(CNN)。我将其替换整个YOLOv8的Backbone,实现了大幅...
1) YOLOS在ViT中丢弃了 [CLS] token,并向输入序列中添加100个可学习的 [DET] token用于目标检测。 2) YOLOS将ViT中的图像分类损失替换为二分匹配损失,以便按照DETR的预测方式执行目标检测。 4 方法 在模型设计上,YOLOS遵循了ViT的...
特点1:视觉特征提取(ResNet或ViT) 特点2:文本嵌入(BERT或CLIP文本编码器) 特点3:视觉-语言匹配 特点4:多模态融合(注意力机制、自监督学习等) 开集目标检测(OSOD) 概念:与OVOD类似 区别:与OVOD不同,识别出未知类别后,不再继续判断 02 YOLO-World简介 ...