灵活性:该模块可以嵌入到更复杂的网络结构中,作为下采样和特征融合的一部分。 总的来说:YOLOv9的骨干网络通过分支卷积和下采样融合,最终得到的是输入数据在多个空间尺度下融合后的特征。 分支卷积 多路径处理:YOLOv9的设计允许对输入特征图进行多路径处理。通过不同的卷积层(如 $3 \times 3$ 和 $1 \times 1...
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 介绍 image-20240724090953394 摘要 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...
本文记录的是基于StarNet的YOLOv11轻量化改进方法研究。StarNet设计简洁,没有复杂的设计和精细调整的超参数,仅是一个 4 阶段的分层架构。并且其中星操作能够在低维空间计算的同时考虑极高维的特征这一特性,进而提高模型精度。本文在替换骨干网络中配置了原论文中的starnet_s050、starnet_s100、starnet_s150、starnet_s1...
YOLOv8，作为一种领先的目标检测算法，其核心架构基于深度卷积神经网络（CNN）。该算法采用端到端的设计，能够直接从输入图像中判断并定位目标对象。其工作流程如下：首先，输入层负责接收RGB格式的图像数据，输入尺寸可灵活配置，例如常见的640×640像素尺寸。接着，骨干网络开始发挥作用，它专注于提取图像的特征。这一...
简介:YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏介绍了YOLO的有效改进,包括使用新型视觉Transformer——Swin Transformer。Swin Transformer解决了Transformer在视觉领域的尺度变化和高分辨率问题,采用分层结构和移位窗口自注意力计算,适用于多种视觉任务,如图像分类、目标检测和语义分割,性能超越先前最佳模型。此外,文章还展示了如何在...
一、YOLOV5S网络结构 (参考:) (1)输入端处理 ①Mosaic数据增强 Yolov5和Yolov4一样,对于输入图片采用了Mosaic数据增强,也就是对图片进行处理后,再多张拼贴起来。起到了数据增强的作用。 ②自定义锚框 在Yolov3和Yolov4中,我们都需要提前设定Anchor的大小,以便于去适应不同大小的真实框。
三、骨干网络(Backbone) 3.1 Focus结构 Focus模块在YOLOv5中是图片进入Backbone前,对图片进行切片操作,具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值,类似于邻近下采样,这样就拿到了四张图片,四张图片互补,长得差不多,但是没有信息丢失,这样一来,将W、H信息就集中到了通道空间,输入通道扩充了4倍,即拼接起来的图...
本文利用U-Net V2替换YOLOv11的骨干网络,UNet V2通过其独特的语义和细节融合模块(SDI),能够为骨干网络提供更丰富的特征表示。并且其中的注意力模块可以使网络聚焦于图像中与任务相关的区域,增强对关键区域特征的提取,进而提高模型精度。本文配置了原论文中pvt_v2_b0、pvt_v2_b1、pvt_v2_b2、pvt_v2_b3、pvt_v2...
FPN（特征金字塔网络）与PAN（路径聚合网络）是构建神经网络时常用的技术。在YOLOX模型中，骨干网采用PAFPN（路径聚合特征金字塔网络）结构，旨在高效融合不同层次特征图。PA策略显著减少了不同层次特征在传递时需要穿越的网络层次数量，提升网络效率。基础网络组件及功能解释：Focus模块用于捕捉局部特征，CSP...
使用Reparameterize重参数化实现模型的轻量化,基本模块如下图所示。 三、改进方法 说明:该部分的改进代码尽可能地根据官方代码的写法与YOLOv7项目进行整合; 3.1 改进分析 通过阅读MobileOne源码和结合论文中Table2可以发现以下两点: (1)Table2中Block Type全写为MobileOne Block,但在源码中的Stage1和后面的Block是稍...