YOLO-NAS模型在推断期间通过引入注意机制和重新参数化来增强其检测对象的能力。 YOLO-NAS模型最初在Object365基准数据集上进行了预训练,该数据集包含365个类别的200万张图像。 他们还使用一种名为伪标签的方法,在COCO数据集的123,000张未标记图像上进行了进一步的预训练。 此外,他们采用了知识蒸馏(KD)和分布焦点损...
summary(model=yolo_nas_l, input_size=(16, 3, 640, 640), col_names=["input_size", "output_size", "num_params", "trainable"], col_width=20, row_settings=["var_names"]):这是summary函数的调用,它接受多个参数来生成模型摘要: model=yolo_nas_l:这指定要分析的模型是yolo_nas_l,即之前通...
NAS(Network Architecture Search)是一种常用的模型缩放方法。研究人员使用它来迭代参数以找到最佳比例因子。但是,像 NAS 这样的方法会进行参数特定的缩放。在这种情况下,比例因子是独立的。YOLOv7 论文的作者表明,它可以通过复合模型缩放方法进一步优化。在这里,对于基于连接的模型,宽度和深度是连贯地缩放的。 模型缩放...
--config-name=roboflow_yolo_nas_s dataset_name=abdomen-mri 我们还在此处发布了“Fine-Tuning YOLO-NAS Notebook”。 使用Google Colab Notebook 可以轻松微调 YOLO-NAS 以获得SOTA结果。在 SuperGradients 的帮助下,迁移学习变得更加无缝和高效,可以快速适应新任务和数据集。 关于使用的超参数的小说明 为每个数据...
检测头轻量化参数 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2306.15988.pdf 主要改进机制: 1.底层特征融合: AFPN通过引入底层特征的逐步融合,首先融合底层特征,接着深层特征,最后整合顶层特征。这种层级融合的方式有助于更好地利用不同层次的语义信息,提高检测性能。
YOLO-NAS YOLO-NAS 是由 Deci 公司发布的目标检测模型,专为检测小型物体、提高定位准确性和提升性能与计算比率而设计 改进点: 量化感知模块: 使用原因:通过重参数化实现 8 位量化,减少后训练量化中的准确度损失。 改进目的:在量化后保持模型的性能,尤其是在边缘设备上的实时应用中。
而GridMask则使用了一个网格掩码,并将掩码进行随机翻转,与原图相乘,从而得到增广后的图像,通过超参数控制生成的掩码网格的大小。 图片 基于NAS搜索的AutoAugment在一系列图像增强子策略的搜索空间中通过搜索算法找到适合特定数据集的图像增强方案。针对不同类型的数据集,会包含不同数量的子策略。每个子策略中都包含两种变换...
EfficientNet（Tan & Le, 2019a）是一系列针对浮点运算数（FLOPs）和参数效率优化的模型。它利用NAS搜索...
NAS搜索高效骨干:采用MAE-NAS在低延迟高性能约束下进行骨干网络搜索,得到了带有SPP与Focus模块的类ResNet/CSP架构; RepGFPN+轻量头:在这方面,延续了"Large Neck, Small Head"理念,引入了GFPN、ELAN以及重参数进行优化升级; AlignedOTA:它用于解决标签分类过程中的恶不对齐问题; 蒸馏增强:用于进一步提升检测器的性...