2.2 IDetect Head、IAuxDetect加入yolo.py中: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class IDetect(nn.Module): # YOLOR Detect head for detection models stride = None # strides computed during build dynamic = False # force grid reconstruction export = False # export mode include_nms...
Detection head,即检测头,这一部分的作用就没什么特殊的含义了,就是若干卷积层进行预测,也有些工作里把head部分称为decoder(解码器)的,这种称呼不无道理,head部分就是在由前面网络输出的特征上去进行预测,约等于是从这些信息里解耦出来图像中物体的类别和位置信息。 我们可以为以上任意部分单独去设计一个模块,然后“...
这个修改后的损失函数可以显著提高YOLC在检测各种尺寸目标时的性能。 Improved Detection Head 为了提高在航拍图像中对小物体的检测能力,作者在回归分支中增强了可变形卷积,因为它可以自适应地调整卷积操作中的采样位置,以更好地捕捉小细节。 此外,为了更好地捕捉不同类别物体的精细细节, Heatmap 分支被分解为多个子分...
上图(d)中,lead head和auxiliary head使用一样的正负样本匹配策略,通过让浅层的auxiliary head学习到lead head已经获得的特征,让lead head更能专注于学习尚未学习到的剩余特征。 而上图(e)中,在使用lead head和auxiliary head一起优化模型的时候,auxiliary head的正样本是较为“粗糙的“,主要是通过放宽正样本分配...
YOLOv5的输出端head头代码解读 源码分析(Yolo.py中的class Detect) 1、逐份逐份分析版 我们就按他的分法按3个板块来解说。 def__init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True):#detection layer#yolov5中的anchors(3个,对应Neck出来的那3个输出),初始anchor是由w,h宽高组成,用的是原图的...
class ASFF_Detect(nn.Module):#add ASFFV5 layer and Rfbstride = None# strides computed during buildonnx_dynamic = False# ONNX export parameterexport= False# export modedef __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), multiplier=0.5,rfb=False,inplace=True):# detection layersuper().__ini...
下图显示了目标检测模型的结构。像人工智能中的所有算法一样,它从输入层开始(输入一个图像),目标检测的两个主要部分是Backbone和Head。Backbone的作用是提取特征,提供输入的特征映射表示,一般都会使用ImageNet上的预训练模型。Head基于特征进行训练,预测图像中物体的类别及其边界...
随着深度学习技术的进步,基于Transformer架构的DETR(DEtection TRansformer)模型系列开始崭露头角。DETR利用了Transformer的强大序列建模能力,通过自注意力机制处理图像特征,理论上能够更好地捕捉全局上下文信息。 尽管DETR在初始版本中表现出色,但由于其较长的训练时间和对小目标检测能力的限制,后续的研究者对其进行了多种改...
其次就是快(extremely fast),原因不外乎两个,第一,受益于将 detection(检测) 架构设计成一个 regression problem(回归问题),以及简单的 pipeline,YOLO之前的物体检测系统使用分类器来完成物体检测任务:如DPM系统,要使用一个sliding window(滑窗)在整张图像上均匀滑动,用分类器评估是否有物体,如R-CNN方法使用region...
如表10 所示,采用大核卷积和 PSA 模块分别在延迟最小增加 0.03ms 和 0.15ms 的情况下,使 YOLOv10-S 的性能有了 0.4% AP 和 1.4% AP 的显著提升。 参考内容: https://visionplatform.ai/yolov10-object-detection/ https://www.youtube.com/watch?v=29tnSxhB3CY...