在本报告中,我们提出了一种快速且准确的目标检测方法,名为DAMO-YOLO,其性能优于最先进的YOLO系列。DAMO-YOLO在YOLO的基础上进行了一些新技术扩展,包括神经架构搜索(NAS)、高效的重新参数化的广义泛函网络(RepGFPN)、带有对齐OTA标签分配的轻量级头部以及蒸馏增强。特别是,我们使用基于最大熵原理的MAE-NAS方法,在低...
改进的效果 应用于YoloV8:将SCSA模块加入到YoloV8的neck中,通过整合多语义信息和协同空间与通道注意力,提高了neck部分的特征提取能力。 性能提升:在目标检测任务中,使用SCSA模块改进后的YoloV8模型在准确率、召回率等关键指标上均实现了显著提升。同时,由于SCSA模块的设计具有轻量级和高效性,因此改进后的模型在推理速度...
3. 重复使用双向路径:与只有单一自顶向下和自底向上路径的PANet不同,BiFPN将每条双向(自顶向下和自底向上)路径视为一个特征网络层,并重复多次,以实现更高级别的特征融合。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络(附yaml文件+代码),点击此处即可跳转 ...
ASF-YOLO是一个基于YOLO的新型模型,专为细胞实例分割设计。它将注意力尺度序列融合(ASF)集成到YOLO框架中,提高了对细胞图像的检测和分割性能。ASF-YOLO包括尺度序列特征融合(SSFF)模块、三重特征编码器(TFE)模块和通道及位置注意力机制(CPAM),这些特性共同提升了模型的准确性。在细胞数据集上的评估表明,ASF-YOLO在...
简介:YOLO系列目标检测算法在科研与实际应用中占据重要地位。本文深入探讨了如何在YOLOv5、YOLOv7等版本中对Backbone、Neck、Head以及注意力机制进行改进,通过组合上千种搭配,为读者提供清晰易懂的改进思路与实战方法,助力读者在实际应用中取得更好的性能提升。
YOLO 检测器有个较大的待改进点是需要 NMS 后处理,其通常难以优化且不够鲁棒,因此检测器的速度存在延迟。为避免该问题,我们将目光移向了不需要 NMS 后处理的 DETR,一种基于 Transformer 的端到端目标检测器。然而,相比于 YOLO 系列检测器,DETR 系列检测器的速度要慢的多,这使得"无需 NMS "并未在速度上体现...
保姆级别YOLOV11-环境配置、 数据集介绍、训练、验证、推理 详细教学视频,看了它,跑YOLOV11 没问题~ 魔傀面具 2.0万 8 手把手教学YOLOv8v10v11修改网络结构,自己添加模块修改tasks.py文件的思路,需要改进YOLOv8v10的同学必须要学会,非常重要! Ai缝合怪 5091 0 不想改YOLO?YOLO感觉不好发?要不来试试RT...
结构设计:Slim-Neck的结构设计旨在降低计算复杂性,同时保持准确性。通过合理设计的结构,Slim-Neck能够在保持准确性的同时提高计算效率,特别适用于轻量级检测器,如YOLOv3/v4-tiny。 yolov8 代码引入 classGSConvns(GSConv):# GSConv with a normative-shuffle https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconvde...
传统的 FPN 引入自上而下的路径来合并多尺度特征。考虑到单向流量的限制,PAFPN增加了一个额外的自下而上的路径聚合网络,但增加了计算成本。为了降低计算强度,YOLO系列检测网络选择PAFPN和CSPNet来融合主干输出的多尺度特征。 他们在ICLR2022中的工作GiraffeDet提出了一种新颖的Light-Backbone Heavy-Neck结构并实现了...
YoloV8改进策略:Block改进|DCNv4最新实践|高效涨点|完整论文翻译 AI智韵 2393 0 YoloV8改进策略:改进Neck|自研频域和空间注意力,超越GAM,CBAM等注意力|注意力创新改进|高效涨点|代码注释与改进|包括改进后的结构图 AI智韵 366 0 YoloV8改进策略:Conv改进|TBC卷积,代码注释|多种改进方法|轻量又涨点|即插即...