A→ B:变体B插入一个单尺度Transformer编码器,该编码器使用一层Transformer Block。每个尺度的特征共享编码器,用于尺度内特征交互,然后连接输出的多尺度特征。 B→ C:变体C引入了基于B的跨尺度特征融合,并将连接的多尺度特征输入编码器以执行特征交互。 C→ D:变体D解耦了多尺度特征的尺度内交互和跨尺度融合。首先...
Transformer encoder block 图4 Transformer Block 用Transformer encoder块替换了YOLOv5原版中的一些卷积块和CSP bottleneck blocks。其结构如图4所示。与CSPDarknet53中原有的bottleneck blocks相比,作者认为Transformer encoder block可以捕获全局信息和丰富的上下文信息。 每个Transformer encoder block包含2个子层。第1子层为...
Transformer encoder block 图4 Transformer Block 用Transformer encoder块替换了YOLOv5原版中的一些卷积块和CSP bottleneck blocks。其结构如图4所示。与CSPDarknet53中原有的bottleneck blocks相比,作者认为Transformer encoder block可以捕获全局信息和丰富的上下文信息。 每个Transformer encoder block包含2个子层。第1子层为...
YOLOv10全网最新创新点改进系列:YOLOv10融合SwinTransformer模块,分辨率每层变成一半,而通道数变成两倍,有效提升小目标检测效果!首先Patch Partition,就是VIT中等分成小块的操作;然后分成4个stage,每个stage中包括两个部分,分别是patch Merging(第一个块是线性层) 和Swin Transformer Block。patch Merging是一个类似于...
在效率方面，提出了轻量级分类头、空间-通道解耦下采样和rank引导block设计，以减少明显的计算冗余并实现...
(self, x):# 获取qkv然后进行多头自注意力机制操作x = self.ma(self.q(x), self.k(x), self.v(x))[0] + xx = self.fc2(self.fc1(x)) + xreturn xclass TransformerBlock(nn.Module):# Vision Transformer https://arxiv.org/abs/2010.11929def __init__(self, c1, c2, num_heads, num...
TransformerBlock是把若干个TransformerLayer串联起来。 对于图像数据而言,输入数据形状是 [batch, channel, height, width],变换成 [height × width, batch, channel]。height × width把图像中各个像素点看作一个单词,其对应通道的信息连在一起就是词向量。channel就是词向量的长度。
这部分是根据上面的C3结构改编而来的,将原先的Bottleneck替换为调用TransformerBlock模块参数:c1: 整个C3的输入channel c2: 整个C3的输出channel n: 有n个子模块[Bottleneck/CrossConv] shortcut: bool值,子模块[Bottlenec/CrossConv]中是否有shortcut,默认True g: g=1表示从输入通道到输出通道的阻塞连接数为1 e:...
前段时间整理了一个可以添加SwinTransformer Block的YOLOv5代码仓库。不需要任何其他的库包,可以运行YOLOv5程序的环境即可以正常运行代码。 分别进行了SwinTransformer Block、Patch Merging、Patch Embed阶段的代码整理,以使得这些模块可以适配于u版YOLOv5的模型构建代码。
FasterBlock模块是基于部分卷积(partial convolution,PConv)模块和传统的分层Transformer思想改进而来。与普通卷积相比,PConv只会对部分输入通道提取空间特征,而不对其他通道进行操作。 具体来说,对于连续或常规的内存访问,PConv会选择前面或后面一定数量的连续通道作为整个特征映射的代表进行计算,保持其余通道不变,在特征提取...