💡💡💡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 ...
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...
(2)在models/backbone(新建)文件下新建repvit.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(记得先导入文件): (4)在model下面新建配置文件:yolov5_repvit.yaml (5)运行验证:在models/yolo.py文件指定--cfg参数为新建的yolov5_repvit.yaml...
(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...
RepViT: Revisiting Mobile CNN From ViT Perspective 这篇论文探讨了如何改进轻量级卷积神经网络(CNN)以提高其在移动设备上的性能和效率。作者们发现,虽然轻量级视觉变换器(ViT)因其能够学习全局表示而表现出色,但轻量级CNN和轻量级ViT之间的架构差异尚未得到充分研究。因此,他们通过整合轻量级ViT的高效架构设计,逐步改进标...
论文探索了在中型ImageNet-1k数据集上预训练的普通ViT到更具挑战性的COCO目标检测基准的可迁移性,提出了基于Vision Transformer的You Only Look at One Sequence(YOLOS)目标检测模型。在具有挑战性的COCO目标检测基准上的实验结果表明,2D目标检测可以以纯sequence-to-sequence的方式完成,并且附加的归纳偏置最小 来源:...
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...
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...
MobileViTAttention | 亲测在红外弱小目标检测涨点明显,map@0.5 从0.755提升至0.799 3.4.10 感受野注意力卷积运算 关于感受野空间特征,我们提出感受野注意(RFA)。这种方法不仅强调感受野滑块内不同特征的重要性,而且优先考虑感受野空间特征。通过这种方法,彻底解决了卷积核参数共享的问题。感受野空间特征是根据卷积核的大小...
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...