在实时目标检测领域,Yolo系列模型一直以其高效和准确而著称。近日,我们成功将Efficient-RepGFPN模块引入YoloV8中,实现了显著的涨点效果。这一改进不仅进一步提升了YoloV8的检测精度,还保留了其原有的高效性能,为实时目标检测领域带来了新的突破。 Efficient-RepGFPN模块是DAMO-YOLO中提出的一种高效重参数化广义特征金...
在实时目标检测领域,Yolo系列模型一直以其高效和准确而著称。近日,我们成功将Efficient-RepGFPN模块引入YoloV10中,实现了显著的涨点效果。这一改进不仅进一步提升了YoloV10的检测精度,还保留了其原有的高效性能,为实时目标检测领域带来了新的突破。 YoloV10改进策略:Neck改进|Efficient-RepGFPN,实时目标检测的王者Neck...
YOLOv5的Neck侧也使用了SPP模块和PAN模块,但是在PAN模块进行融合后,将YOLOv4中使用的常规CBL模块替换成借鉴CSPnet设计的CSP_v5结构,加强网络特征融合的能力。【Rocky的延伸思考】 业务侧:YOLOv5 Neck侧在工程中非常稳定,且其github库更新频率让人敬佩,可以作为业务baseline模型的首选。 竞赛侧:YOLOv5 Neck侧可以作为检...
例如,我们可以通过调整自适应融合策略中的权重分配、引入更多的上下文信息等方式来进一步提升AFPN的性能。 总之,使用全新渐进特征金字塔网络(AFPN)替换原有的Neck结构是YOLOv5改进系列中的一项重要改进。通过自适应融合多尺度特征图,AFPN为YOLOv5提供了更为丰富和准确的特征表示,进一步提升了其目标检测性能。未来,我们期...
YOLOx Neck侧解析 YOLOv6 Neck侧解析 YOLOv7 Neck侧解析 【一】YOLO系列中Neck结构的由来以及作用 YOLO从v3版本开始设计Neck结构,其中的特征融合思想最初在FPN(feature pyramid networks)网络中提出,在YOLOv3中进行结构的微调,最终成为YOLO后续系列不可或缺的部分。
简介:YOLOv8改进 | 2023Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(附yaml文件+添加教程) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(Cross-Scale Feature Fusion Module)其主要原理是:将不同尺度的特征通过融合操作整合起来,以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其...
简介:YOLO系列目标检测算法在科研与实际应用中占据重要地位。本文深入探讨了如何在YOLOv5、YOLOv7等版本中对Backbone、Neck、Head以及注意力机制进行改进,通过组合上千种搭配,为读者提供清晰易懂的改进思路与实战方法,助力读者在实际应用中取得更好的性能提升。
Neck是连接Backbone和Head的一个中间部件。它聚集并细化骨干网提取的特征,通常侧重于加强不同尺度的空间和语义信息。颈部可能包括额外的卷积层、特征金字塔(FPN)或其他机制,以提高特征的代表性。 Head是物体检测器的最后组成部分。它负责根据Backbone和Neck提供的特征进行预测。它通常由一个或多个特定任务的子网络组成,...
3 Neck 3.1 SPP/SPPF 3.2 PAN 4 输出端 4.1 正样本采样 4.2 损失计算 【深度学习】总目录 输入端:数据增强、锚框计算等。 backbone:进行特征提取。常用的骨干网络有VGG,ResNet,DenseNet,MobileNet,EfficientNet,CSPDarknet 53,Swin Transformer等。(其中yolov5s采用CSPDarknet 53作为骨干网)应用到不同场景时,可...
简介:YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层(适用于分割和目标检测) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO(发布于2023.12月份的最新机制),其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征,提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中,ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据...