2.CAA将入到YOLOv8 2.1 加入ultralytics/nn/backbone/pkinet.py 核心代码: class CAA(BaseModule): """Context Anchor Attention""" def __init__( self, channels: int, h_kernel_size: int = 11, v_kernel_size: int = 11, norm_cfg: Optional[dict] = dict(type='BN', momentum=0.03, ...
一、本文介绍本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv10目标检测改进方法研究。在远程遥感图像或其他大尺度变化的图像中目标检测任务中,为准确提取其长距离上下文信息,需要解决大目标尺度变化和多样上下文信息时的…
YOLOv3之前的所有YOLO对象检测模型都是用C语言编写的,并使用了Darknet框架,Ultralytics发布了第一个使用PyTorch框架实现的YOLO (YOLOv3),YOLOv3发布后不久,Joseph Redmon就离开了计算机视觉研究社区。 YOLOv3之后,Ultralytics发布了YOLOv5,在2023年1月,Ultralytics发布了YOLOv8。 YOLOv8包含五个模型,用于检测、分割...
但是,这些技术还没有集成到 YOLO 系列模型中,YOLOv4 、 YOLOv5 仍然还是基于 anchor 的检测器,使用手工分配策略进行训练。 近日,旷视的研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与 YOLO 进行了巧妙地集成组合,提出了 YOLOX,不仅实现了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP,而且取得...
本文记录的是基于CAA注意力模块的YOLOv11目标检测改进方法研究。在远程遥感图像或其他大尺度变化的图像中目标检测任务中,为准确提取其长距离上下文信息,需要解决大目标尺度变化和多样上下文信息时的不足的问题。CAA能够有效捕捉长距离依赖,并且参数量和计算量更少。