defforward(self,x):"""'forward()' applies the YOLO FPN to input data."""returnx+self.cv1(x)ifself.addelseself.cv1(x)classC2fCIB(C2f):"""Faster Implementation of CSP Bottleneck with 2 convolutions."""def__init__(self,c1,c2,n=1,shortcut=False,lk=False,g=1,e=0.5):"""Ini...
YOLOv10改进:手把手带你改进YOLOv10,增加小目标检测层! 1801 1 05:48 App YOLOv10全网最新创新点改进系列:融合华为提出Gold-YOLO,高效实时目标检测器,精度再提升,多目标、小目标无处遁形! 1263 0 03:09:08 App 【YOLOv11】一小时掌握!从零到一搭建、部署、训练、推理、导出一条龙,大白话讲解主打一个...
顶刊FFM特征融合模块 | YOLOv8v10v11创新涨点改进| FFM即插即用模块,它充分利用互补特征优势,适用于图像分割,目标检测,图像增强等CV任务通用 506 0 10:03 App YOLOv11最新创新改进系列:论文必备GFLOPs和FPS一键操作!对比数据多了起来~妈妈再也不用担心我的科研不丰富啦!! 1.3万 1 03:30 App YOLOv8增...
专栏地址:YOLOv10改进专栏—以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点! 二、小波卷积WTConv介绍 Wavelet Convolutions for Large Receptive Fields 2.1 基于小波变换的卷积操作 小波变换的卷积表示:采用Haar小波变换(Haar WT),它在一个空间维度(宽度或高度)上的一级变换可通过特定的深度卷积核和下采样操作...
本文改进:替换YOLOv10中的PSA进行二次创新,1)SCSA注意力替换 PSA中的多头自注意力模块MHSA注意力;2) SCSA直接替换 PSA; 改进1结构图: 改进2结构图: 1.原理介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2407.05128v1 摘要:通道关注和空间关注分别为提取各种下游视觉的特征依赖关系和空间结构关系带来了显著的改进任务...
2, 将PSA融合进yolov8 2.1 步骤一 找到如下的目录'ultralytics/nn/modules',然后在这个目录下创建一个PSA.py文件,文件名字可以根据你自己的习惯起,然后将PSA的核心代码复制进去 2.2 步骤二 在task.py导入我们的模块 from.modules.PSAimportPSA 2.3 步骤三 ...
在本研究中,我们采用了名为“yolov10_smoke2”的数据集,以训练和改进YOLOv8模型,旨在提升烟雾污染云层的检测能力。该数据集专门针对烟雾和云层的识别任务,具有较高的应用价值,尤其是在环境监测和气象预报等领域。数据集的设计充分考虑了现实世界中烟雾和云层的多样性,确保模型在各种条件下的鲁棒性和准确性。 “yolo...
然后,通过 1x1 卷积与分组归一化(Group Normalization)进一步处理这些局部特征。这样,SELA 能更好地捕捉图像中细粒度的局部信息,增强对局部特征的敏感性。 (2). 自适应特征融合: 分别在行和列方向上进行池化操作,并采用卷积和归一化后的特征图进行相乘,SELA 能有效地将不同方向的局部特征融为一体。这种自适应融合...
💡💡💡本文改进:替换YOLOv10中的PSA进行二次创新,1)CoordAttention注意力替换 PSA中的多头自注意力模块MHSA注意力;2) CoordAttention直接替换 PSA; 💡💡💡CoordAttention优势:不仅会考虑输入的特征信息,还会考虑每个像素点的位置信息,从而更好地捕捉空间上的局部关系和全局关系。