第一种方法称为YOLOv5s-G1,用C3Ghost模块替换了Backbone中的C3模块。第二种方法,YOLOv5s-G2,将网络中的所有C3模块换成了C3Ghost模块。第三种方法,YOLOv5s-CC1,将Backbone中的C3模块换成了C3CrossCvn模块。为了避免混淆,将所有网络C3模块替换为C3CrossCvn模块的第四种方法命名为YOLOv5s-CC2。这四种模型的实验...
这种改进不仅提高了检测精度,还显著降低了计算需求和参数数量,使其成为模型轻量化的最优解决方案。C3CrossCovn模块的概述在图5中展示。 Global attention mechanism 为了解决计算机视觉中目标检测的挑战,其中目标常常位于复杂的背景和干扰物之中,作者在Backbone网络的多个位置应用了GAM。GAM帮助模型更多地关注感兴趣的目标...
第一步修改common.py,增加MobileNetV3模块。 class StemBlock(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, k=3, s=2, p=None, g=1, act=True): super(StemBlock, self).__init__() self.stem_1 = Conv(c1, c2, k, s, p, g, act) self.stem_2a = Conv(c2, c2 // 2, 1, 1, 0)...
解决问题:YOLOv5主干特征提取网络采用C3结构,带来较大的参数量,检测速度较慢,应用受限,在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备,如此大而复杂的模型时难以被应用的。首先是模型过于庞大,面临着内存不足的问题,其次这些场景要求低延迟,或者说响应速度要快,想象一下自动驾驶汽车的行人检测系统如果速度很慢会发生什么可...
一是直接改进所有C3模块, 使之在提取特征时就已侧重空间坐标位置信息; 二是将该注意力机制嵌入到主干段中的SPPF模块之前, 对总特征图进行CA机制处理, 以提取感兴趣的目标区域特征。经实验比较, 发现后者性能更好, 因此最终选择了方案2。 图5 两种改进方案的主干网络示意图...
🚀三、添加C3_CBAM注意力机制方法(在C3模块中添加) 上面是单独加注意力层,接下来的方法是在C3模块中加入注意力层。 刚才也提到了,这个策略是将CBAM注意力机制添加到Bottleneck,替换Backbone中的所有C3模块。 (因为步骤和上面相同,所以接下来只放重要步骤噢~) ...
该文以此作为切入点,基于YOLOv5s算法,在主干部分引入CoT模块,以增强特征的表达能力和感受野范围,从而更准确地捕捉太阳能电池片缺陷的细节和上下文信息。其次,将CBAM注意力加入到Head部分的C3模块之后,能够更好地捕捉输入特征图的重要通道和空间位...
近年来,计算机视觉领域持续发展,各种基于深度学习的模型层出不穷。YOLO系列作为实时目标检测的代表性模型之一,再次引起了广泛关注。在2024年9月底的YOLOVision活动中,YOLO团队发布了最新版本的YOLO11。这一全新的架构在精度与速度方面进行了一系列重大创新,使用C2PSA与C3k2模块,使得目标检测的效果达到新的高度。
简介:详细解读 | 如何改进YOLOv3使其更好应用到小目标检测(比YOLO V4高出4%)(二) 3本文方法 如图1所示,输入图像经过4、8、16、32次下采样后,C2、C3、C4、C5分别代表不同level的特征。将F1、F2、F3是对应C3、C4、C5的特征通过一层卷积所生成的(C2因噪声混乱而丢弃)。L1、L2、L3表示FPN生成的特征与CEM的...