在本节中,我们介绍了通用类DAMO-YOLO模型,该模型已在包括COCO、Objects365和OpenImage在内的多个大规模数据集上进行了训练。我们的模型融合了多项改进,以实现高精度和泛化能力。首先,我们通过创建一个统一的标签空间进行过滤,解决了不同数据集中重叠类别所带来的歧义问题,例如“mouse”在COCO/Objects365中指的是计算机...
改进的效果 应用于YoloV8:将SCSA模块加入到YoloV8的neck中,通过整合多语义信息和协同空间与通道注意力,提高了neck部分的特征提取能力。 性能提升:在目标检测任务中,使用SCSA模块改进后的YoloV8模型在准确率、召回率等关键指标上均实现了显著提升。同时,由于SCSA模块的设计具有轻量级和高效性,因此改进后的模型在推理速度...
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-CSDN博客blog.csdn.net/m0_47867638/article/details/142867421 Efficient-RepGFPN模块是DAMO-YOLO中提出的一种高效重参数化广义特征...
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN(重参数化泛化特征金字塔网络),利用其优化YOLOv5的Neck部分,可以在不影响计算量的同时大幅度涨点(亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高!)。RepGFPN不同于以往提出的改进模块,其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法...
简介:YOLOv8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...
应用于Yolo11:将SCSA模块加入到Yolo11的neck中,通过整合多语义信息和协同空间与通道注意力,提高了neck部分的特征提取能力。 性能提升:在目标检测任务中,使用SCSA模块改进后的Yolo11模型在准确率、召回率等关键指标上均实现了显著提升。同时,由于SCSA模块的设计具有轻量级和高效性,因此改进后的模型在推理速度和内存占用方...
本文给大家带来的改进机制是Gold-YOLO利用其Neck改进v8的Neck,GoLd-YOLO引入了一种新的机制——信息聚集-分发(Gather-and-Distribute, GD)。这个机制通过全局融合不同层次的特征并将融合后的全局信息注入到各个层级中,从而实现更高效的信息交互和融合。这种方法增强了模型的颈部(neck)信息融合能力(有点类似于长颈鹿的...
YOLOV11改进详细分析(改进前必看),每个部分(Backbone、Neck、Head...)有哪些地方可以改进?改进的时候要避免小白三件套! github:https://github.com/z1069614715/objectdetection_script/tree/master科技 计算机技术 人工智能 YOLOV11 YOLO 计算机视觉 深度学习 魔...
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。
简介:YOLOv5改进 | Neck篇 | Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (又轻量又超级涨点) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是Slim-neck提出的Neck部分,Slim-neck是一种设计用于优化卷积神经网络中neck部分的结构。在我们YOLOv5中,neck是连接主干网络(backbone)和头部网络(head)的部分,负责特征融合和处理,以便...