一、本文介绍本文记录的是利用 AssemFormer优化YOLOv11的目标检测网络模型。传统卷积和池化操作会导致信息丢失和压缩缺陷,且传统的注意力机制通常产生固定维度的注意力图,忽略了背景中的丰富上下文信息。本文的…
本文记录的是利用ACmix改进YOLOv11检测模型,卷积和自注意力是两种强大的表示学习技术,本文利用两者之间潜在的紧密关系,进行二次创新,实现优势互补,减少冗余,通过实验证明,实现模型有效涨点。 专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进 专栏地...
通过仅在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力替换空间卷积,并且没有其他更改,我们的方法显著提高了实例分割和目标检测的基线性能,同时减少了参数,且在延迟方面的开销极小。通过设计BoTNet,我们还指出带有自注意力的ResNet瓶颈块可以视为Transformer块。无需任何额外的技巧,BoTNet在使用Mask R-CNN框架时,在COCO实例...
基于YOLOv8和DeepLabv3+的指针仪表读数识别 指针仪表作为一种重要的检测工具在核电领域中被广泛使用,针对不同类型,不同距离条件下指针仪表读数识别准确性低和检测速率低下的问题,提出了一种基于YOLOv8和DeepLabv... 吴肖,赵洪泉,杨鹏,... - 《机电工程技术》 被引量: 0发表: 2024年 面向智能巡检的指针仪表读数...
我们提出了BoTNet,这是一种概念上简单但功能强大的骨干架构,结合了自注意力机制,用于图像分类、目标检测和实例分割等多个计算机视觉任务。通过仅在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力替换空间卷积,并且没有其他更改,我们的方法显著提高了实例分割和目标检测的基线性能,同时减少了参数,且在延迟方面的开销极小。通过...
我们提出了BoTNet,这是一种概念上简单但功能强大的骨干架构,结合了自注意力机制,用于图像分类、目标检测和实例分割等多个计算机视觉任务。通过仅在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力替换空间卷积,并且没有其他更改,我们的方法显著提高了实例分割和目标检测的基线性能,同时减少了参数,且在延迟方面的开销极小。通过...
💡💡💡 提出了一种基于Transformer的盲点网络(TBSN)架构,通过分析和重新设计Transformer运算符以满足盲点要求。TBSN遵循扩张BSN的架构原则,并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。
本文记录的是利用Contextual Transformer (CoT)模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。CoT将静态上下文和自注意力学习动态上下文统一在一个架构中,有效地提升了在 2D特征图上进行视觉表示学习时自注意力学习的能力,本文将深入研究CoT的原理,并将其应用到YOLOv11中,进而更有效的增强模型对视觉信息的学习和表示能力。
3.3 yolo11-C3k2_DTAB.yaml 提出了一种基于Transformer的盲点网络(TBSN)架构,通过分析和重新设计Transformer运算符以满足盲点要求。TBSN遵循扩张BSN的架构原则,并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。 如何使用:1)结合C3k2二次创新使用; 亮点包括: 1. 提出了一种新的基于Transformer的盲点网络(TBSN)架构;2. 引...