它通过再次提高特征图的分辨率来做到这一点,这样来自Backbone的不同层的特征就可以被聚合,以提升整体的检测性能。 在本工作中,将当前的PAN-Net替换为bi-FPN。虽然都保留了类似的特征,但复杂性不同,因此实现所需的层数和连接数也不同。 3、其他修改 模型的Head负责获取特征映射,并通过从Neck获取几个聚合的特征映射...
YOLOv5的基本框架可以分为4个部分:Input、Backbone、Neck和Prediction。 Input部分通过拼接数据增强来丰富数据集,对硬件设备要求低,计算成本低。但是,这会导致数据集中原有的小目标变小,导致模型的泛化性能下降。 Backbone部分主要由CSP模块组成,通过CSPDarknet53进行特征提取。 在Neck中使用FPN和路径聚合网络(PANet)来聚...
① 原本Detect指定的是[17,20,23],在添加了注意力层后,就要对Detect层的参数进行修改,即原来的[17,20,23]分别变成[18,21,24]; ② 同理,concat的from系数也要修改,这样网络结构才不会发生大的改变,当把SE层添加到第9层,则第9层后的编号都会加1,所以后面两个concat的from系数分别由[-1,14],[-1,10]...
(4)逆循环位移(Reverse cyclic shift):完成自注意力计算后,特征会进行逆循环位移,恢复到它们原来在图像中的位置。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 主干篇 | SwinTransformer替换Backbone(附代码 + 详细修改步骤 +原理介绍),点击此处即可跳转...
YoloV9改进策略:BackBone改进:PoolFormer赋能YoloV9,视觉检测性能显著提升的创新尝试 摘要 在深度学习的广阔领域中,目标检测作为计算机视觉的基石任务之一,始终吸引着研究者的广泛关注。近期,我们大胆尝试将前沿的PoolFormer主干网络引入经典的目标检测框架YoloV9中,这一创新性融合不仅为YoloV9注入了新的活力,更在检测...
YOLOv5修改backbone为MobileOne 修改common.py 修改yolo.py 修改yolov5.yaml配置 参考 前言 记录在YOLOv5修改backbone操作,方便自己查阅。 由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。 更多精彩内容,可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看 ...
(2)在models/backbone(新建)文件下新建Conformer.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_conformer.yaml (5)运行验证:在models/yolo.py文件指定--cfg参数为新建的yolov5_conformer.yaml...
通过将这些注意力机制与YOLO的Backbone、Neck和Head相结合,可以进一步提升模型的性能。 五、实战案例 为了帮助读者更好地理解和掌握YOLO的改进方法,本文还将提供多个实战案例。这些案例将围绕YOLOv5、YOLOv7等版本,详细介绍如何通过修改配置文件、编写代码等方式来实现上述改进方法。通过实践这些案例,读者将能够加深对YOLO...
具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 主干篇 | SwinTransformer替换Backbone(附代码 + 详细修改步骤 +原理介绍),点击此处即可跳转合集: YOLOv8改进 标签: YOLO, YOLOv8, 人工智能 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 Snu77 粉丝- 8 关注- 0 +加关注 0 0 升级成为会员 posted...