推理速度:尽管YOLO-MS在计算成本合理的情况下取得了显著的性能,但与最先进的实时检测器相比,其推理速度仍有差距。这主要是由于大卷积核的低效性和层次结构导致的。 进一步优化:论文鼓励进一步优化大卷积核的使用并简化YOLO-MS的结构,以推出更快的YOLO-MS版本。 关键问题及回答 问题1:YOLO-MS中的MS-Block是如何设计...
简介:YOLO-MS是一个创新的实时目标检测器,通过多尺度构建块(MS-Block)和异构Kernel选择(HKS)协议提升多尺度特征表示能力。它在不依赖预训练权重和大型数据集的情况下,在MS COCO上超越了YOLO-v7和RTMDet,例如YOLO-MS XS版本(4.5M参数,8.7G FLOPs)达到了43%+的AP,比RTMDet高2%+。MS-Block利用分层特征融合和不...
YOLOv8中OBB(Oriented Bounding Box)模型的引入标志着物体检测的重要一步,特别是对于有角度或旋转的物体,提高了准确性并减少了各种应用中的背景噪声,如航空影像和文本检测。 模型信息Model Properties --- date:2024-02-26T08:38:44.171849 deion:Ultralytics YOLOv8s-obb model trained on runs/DOTAv1.0-ms.yaml...
简介:YOLO-MS是一个创新的实时目标检测器,通过多尺度构建块(MS-Block)和异构Kernel选择(HKS)协议提升多尺度特征表示能力。它在不依赖预训练权重和大型数据集的情况下,在MS COCO上超越了YOLO-v7和RTMDet,例如YOLO-MS XS版本(4.5M参数,8.7G FLOPs)达到了43%+的AP,比RTMDet高2%+。MS-Block利用分层特征融合和不...
YOLOv8中OBB(Oriented Bounding Box)模型的引入标志着物体检测的重要一步,特别是对于有角度或旋转的物体,提高了准确性并减少了各种应用中的背景噪声,如航空影像和文本检测。 模型信息Model Properties --- date:2024-02-26T08:38:44.171849 deion:Ultralytics YOLOv8s-obb model...
YOLOv8中OBB(Oriented Bounding Box)模型的引入标志着物体检测的重要一步,特别是对于有角度或旋转的物体,提高了准确性并减少了各种应用中的背景噪声,如航空影像和文本检测。 模型信息Model Properties --- date:2024-02-26T08:38:44.171849 deion:Ultralytics YOLOv8s-obb model...