与在 BDD100K 数据集上使用 ResNet-101 的标准 FCOS 相比,RAViT-M26 的引入分别提高了小物体(APs)和大物体(APl)的检测精度 4.8%和 1.9%。采用可重新参数化的 RAViT Backbone 网络,特别是通过 RepMSDW 残差连接重新参数化,将 GPU 推理速度提升了 62.1%。将 RepMSDW 集成到 FPN 中,APl、APm 和 APs 分别...
APs:小目标(area(框大小)<32×32)的AP APm:中目标(32×32 APl:大目标(96×96 结论 YOLOv3 擅于预测出「合适」,但无法预测出非常精准的边界框。 YOLOv3 小目标预测能力提升,但中大目标的预测反而相对较差。 若将速度考量进来,YOLOv3 整体来说表现非常出色。 YOLOv3在小目标\密集目标的改进 1.grid cell个数...
则AP只有21.1,在加入了DilatedEncoder后,性能提升至29.1,其中,小目标的性能只从8.6涨到9.5,涨幅微小,但大目标的性能却从34.5涨到50.6,这一点充分证明了DilatedEncoder是有效的,但笔者认为,这一证明与它最初的motivation是不契合的,从实验数据上来看,APs和APm的涨幅都非常微弱,而APl极其显著,这一点使得“DilatedEncod...
AP50、AP75、APs、APm 均为最高，Faster R-CNN w TDM 的 APl 为最高。
APS, APM, APL: 分别代表小尺寸(S)、中尺寸(M)、大尺寸(L)对象的AP值。这说明了模型在不同尺寸对象检测方面的性能。 表格中展示了多个版本的YOLO(包括YOLOv5、v6、v7、v8和v9),以及其他模型如PPYOLOE、DAMO YOLO、Gold YOLO等。 YOLOv9 在多个性能指标上显示出了优越性,特别是在参数较少和计算复杂度较...
可以看到 YOLOv4 的三个输入分辨率都能轻松达到实时,另外像 CenterMask-Lite、EFGRNet-VGG16-320、HSD-VGG16-320、DAFS-VGG16-512 也可以达到实时。另外在精度方面, AP、AP50、AP75、APs、APm 已经被 YOLOv4-CSPDarknet53-608 霸榜了,在 APl 上 CenterMask-Lite-VOVNet39-FPN-600x 要略优 0.2 个点。
其中 AP 表示 IOU 阈值为 .05~0.95 的精度,AP50 表示 IOU 阈值为 .50 的精度,AP75 表示 IOU 阈值为 .75 的精度,APs 表示对于小目标 (area < 32^2) 的检测精度,APm 表示对于中目标 (32^2 < area < 96^2) 的检测精度,APl 表示对于大目标 (area > 96^2) 的检测精度。可以看出 RetinaNet 的 ...
APS28.6# 67 Compare APM52.9# 41 Compare APL63.8# 33 Compare Object Detection COCO test-dev PP-YOLOE-x(CSPRepResNet-x, 640x640, single-scale ) box mAP 52.2 # 70 Compare AP5069.9# 39 Compare AP7556.5# 35 Compare APS33.3# 31
每个网格预测B个bounding box,以及对应的置信度。 置信度的含义: 模型确定这个box包含有物体的程度 模型认为box属于预测出来的物体的准确程度 置信度的定义: 也就是,cell里边没有物体时,等于零,否则,等于IOU 每个bounding box包括五个预测值:xywh+confidence ...
评价指标:mAP50, mAP50-95,APs,APm, APl 作为主要的评价指标。 明显本文方法检测精度优于目前较为先进的目标检测方法。 YOLOv8n原版,YOLOv8n_D是在 YOLOv8n 的骨干网络中使用基于可变形卷积的 D_C2f 块替换普通的 C2f,YOLOv8n_BRA 是通过在 YOLOv8n 的骨干网络尾部添加了双层路由注意力块实现,YOLOv8n_...