在本节中,我们将详细阐述所提出的Strip R-CNN架构。我们的目标是通过引入大型条带卷积来推进遥感目标检测技术,使得到的模型能够在不同长宽比的物体上表现优异。这与之前强调使用大正方形核卷积的工作有所不同,如图3所示。 在我们的Strip R-CNN设计中,基于O-RCNN框架[66],我们将骨干网络和检测头分别替换为我们的...
all= "Detect", "Segment", "Pose", "Classify", "OBB", "RTDETRDecoder", "v10Detect"```基...
C2PSA(Cross Stage Partial with Pyramid Squeeze Attention)是YOLO11新增的核心模块,结合CSP结构与注意力机制: CSP分段处理:特征图被分为两部分,一部分直接传递,另一部分通过PSA注意力模块处理,最终拼接融合。 PSA注意力机制:通过机制动态调整特征来调整不同位置的关注度,增强模型对目标细节的感知,提升复杂场景下的检...
💡💡💡适用场景:红外、小目标检测、工业缺陷检测、医学影像、遥感目标检测、低对比度场景 💡💡💡适用任务:所有改进点适用【检测】、【分割】、【pose】、【分类】等 💡💡💡全网独家首发创新,【自研多个自研模块】,【多创新点组合适合paper 】!!! 1.YOLO11介绍 Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最...
hi, yolov8 examples are updated with full support for detection, segmentation, classification, pose estimation and obb https://github.com/Tencent/ncnn/tree/master/examples android demo https://github.com/nihui/ncnn-android-yolov8 detailed instruction (zh) https://zhuanlan.zhihu.com/p/16030630352...
'pose': 12.0, # 姿态损失的权重,默认值 12.0 'kobj': 1.0, # 关键点目标损失的权重,默认值 1.0 'label_smoothing': 0.0, # 标签平滑处理,默认值 0.0 'nbs': 64, # 归一化批次大小,默认值 64 'overlap_mask': True, # 是否在训练期间启用掩码重叠,默认值 True ...
基于YOLOv11的泥石流检测系统是一种高效、实时的自然灾害监测解决方案。YOLOv11,作为YOLO(You Only Look Once)系列的最新版本,由Ultralytics团队于2024年9月30日正式发布。该版本在之前的YOLO基础上引入了多项新功能和改进,显著提升了性能和灵活性,使其成为目标检测、跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计等多种计算机...
💡💡💡适用任务:所有改进点适用【检测】、【分割】、【pose】、【分类】等 💡💡💡全网独家首发创新,【自研多个自研模块】,【多创新点组合适合paper 】!!! ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ...
n_points=n_points) result.add_module('nonlinear', nn.ReLU())# 添加ReLU激活returnresult# 定义一个包含卷积和前馈网络的模块classSMPCNN(nn.Module):def__init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, groups, n_points=None, n_points_divide=4):super().__init__() ...
与依赖方形大核卷积的传统遥感目标检测方法不同,Strip R-CNN采用了序列正交的大型条带卷积技术,以更有效地提取空间信息。同时,我们通过分离检测头并为零点定位头配备条带卷积,进一步增强了遥感目标检测器的定位精度,实现了对目标物体的更精确定位。在DOTA、FAIR1M、HRSC2016以及DIOR等多个权威基准数据集上的广泛实验...