【源头活水】Mamba-YOLO性能超越 YOLO!:SSM+CNN的新型主干网络 作者提出了Mamba-YOLO,它基于SSM,为YOLO系列在目标检测方面建立了新的基准。实验结果显示 Mamba-YOLO 在一般目标检测任务中非常有竞争力,在 MSCOCO 上的 mAP 比 baseline YOLOv8 高出 8.1%。 由深度学习技术的快速发展推动,YOLO系列为
我们采用Mamba YOLO-T之上的v8分割头,并在COCOSeg数据集上对其进行训练和测试,通过Bbox AP和Mask AP等指标评估模型性能。Mamba YOLO-T-seg在每种尺寸上都显著优于YOLOv5和YOLOv8的分割模型。RTMDet基于包含深度卷积大内核的基本构建块,在动态标签分配过程中引入软标签来计算匹配成本,并在几个视觉任务中表现出出色...
YOLO-Mamba网络结构:与YOLOv8n相比,mAP50提高了1.1%,mAP50-95提高了0.8%,同时参数仅增加了0.1M,有效提升了检测性能。
错过就后悔的顶会风口..2025深度学习发论文&模型涨点之——YOLO-MambaYOLO + Mamba 是一种将 YOLO 系列目标检测算法与 Mamba 状态空间模型(State Space Model, SS
YoloV8改进策略:Neck改进和Head改进:HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进,多种姿势涨点|代码注释详解 129 0 01:50 App YoloV9改进策略:Block篇|FFA-Net:用于单图像去雾的特征融合注意力网络(独家原创) 245 0 02:18 App YoloV8改进策略:下采样改进|HWD改进下采样 2154 1 05:43 App YoloV8改进策略:主...
整体架构MambaYOLO的架构概览如下图所示: 我们的目标检测模型分为ODMamba骨干网络和颈部(neck)部分。ODMamba由简单茎(SimpleStem)、下采样模块(DownsampleBlock)组成。在颈部,我们沿用路径聚合特征金字塔网络(PAFPN)的设计,使用ODSSBlock模块替代C2f模块,以捕...
Aiming at the problems of long-distance dependence and computational complexity of current object detection algorithms based on CNNs and self-attention mechanism, a new infrared aerial object detection method named YOLO-Mamba was proposed. The method combines Mamba with the attention mechanism, a new...
Mamba YOLO 的架构图 1. ODMamba Backbone 2. PAFPN(Pyramid Attention Feature Pyramid Network) 3. Head(检测头部) 核心组件 1. SS2D结构 2. ODSSBlock 3. Local Spatial Block (LS Block) 4. Residual Gated Block (RG Block) Mamba-YOLO vs YOLOX 技术对比 ...
🌐 在此背景下,Mamba-YOLO应运而生,它结合了状态空间模型(SSM)和YOLO系列算法的优势,为解决这些挑战提供了新的思路和方法。🔍 Mamba-YOLO通过引入创新的特征融合机制和网络架构,有效地提升了模型的感受野和对长距离依赖的捕捉能力,同时保持了较高的计算效率。
简介:YOLOv8专栏探讨了该目标检测模型的创新改进,包括使用Mamba模型的线性注意力Transformer变体,称为MLLA。Mamba的成功关键在于遗忘门和块设计,MLLA结合了这些优点,提升了视觉任务的性能。文章提供全面分析,并提出MLLA模型,其在效率和准确性上超过多种视觉模型。论文和代码可在提供的链接中找到。MLLA Block的代码示例...