可以看到,与仅依赖大卷积核的前最佳方法 LSKNet 相比,我们的 PKINet 展现了强大的适应能力,能够应对场景中目标物体的显著尺寸变化,确保能够检测到较大的物体(如 PL、TC、ST 和 BD),同时保持对较小物体(如 SV 和 LV)的关注。 5.4...
1.在YoloBody定义backbone=“mobilenetv2” AI检测代码解析 class YoloBody(nn.Module): def __init__(self, anchors_mask, num_classes, backbone="mobilenetv2", pretrained=False): 1. 2. 2.判断backbone是否是上面预先定义的类别 AI检测代码解析 if backbone == "mobilenetv1": #---# # 52,52,256;...
yolov8替换resnet backbone加速 前言:作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好...
Res2Net是在ResNet模型基础上提出的一种新的模块,它的核心思想是将ResNet中的卷积分解成多个子模块,每个子模块可以利用更多的特征信息,从而增强了网络的表达能力。 与ResNet相比,Res2Net的主要优势在于它能够更好地捕捉不同尺度的特征信息。在ResNet中,每个卷积层都只能捕捉一定范围内的特征,而Res2Net通过将卷积分...
BoTNet(Bottleneck Transformers for Visual Recognition)是一种结合自注意力机制和卷积神经网络的骨干架构,主要用于图像分类、目标检测和实例分割等视觉任务。BoTNet通过在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力层替代空间卷积层,显著提高了基线性能,并减少了参数量,同时保持了较低的延迟。
Backbone:darknet19 (采用darknet 19层卷积结构) 输入图片批归一化处理(BN),作用是降低不是重要特征的重要性。 这句话可能听得有点晕,举个例子, 你的样本里有两个特征列,一个特征列的数值在1,10范围内,另一个特征列的数值在1000,10000范围内,
2 BackBone 2.1 CSP 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)...
我们提出了BoTNet,这是一种概念上简单但功能强大的骨干架构,结合了自注意力机制,用于图像分类、目标检测和实例分割等多个计算机视觉任务。通过仅在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力替换空间卷积,并且没有其他更改,我们的方法显著提高了实例分割和目标检测的基线
详解YOLOv6的高效backbone:EfficientRep 作者丨岳廷 编辑丨极市平台 I. 引言 自从VGG在图像分类任务中取得成功以来,卷积神经网络设计已经引起了学术界和工业界的广泛关注。目前已经提出了大量经典网络,如Inception和Resnet等。这些精心设计的架构使得图像分类的准确性越来越高。除了手动设计之外,最近神经网络架构搜索也自动...
ResNet的CSP化 CSPNet论文地址:CSPNet[1]YOLOv4论文中通过消融实验发现使用Mish激活函数会提升性能,于是在Backbone中将其使用。(注:除Backbone以外的网络结构依旧使用LeakyReLU激活函数) Mish激活函数消融实验 Mish激活函数的示意图如下,其有三个主要特征: 无上界有下界。Mish向上无边界避免了由于封顶而导致的梯度饱和,...