简介:YOLO目标检测专栏探讨了ViT的改进,提出DilateFormer,它结合多尺度扩张注意力(MSDA)来平衡计算效率和关注域大小。MSDA利用局部稀疏交互减少冗余,通过不同头部的扩张率捕获多尺度特征。DilateFormer在保持高性能的同时,计算成本降低70%,在ImageNet-1K、COCO和ADE20K任务上取得领先结果。YOLOv8引入了MultiDilatelocalAtte...
w=w).contiguous() x_spa =self.v(x_spa)else: v =self.v(x) v = rearrange(v,'b (heads dim_head) h w -> b heads (h w) dim_head', heads=self.num_head).contiguous() x_spa = attn_spa @ v x_spa = rearrange(x_spa,'b heads (h w) dim_head -> b (heads dim_head) h...
含二次创新可以直接发小论文| 多尺度特征融合模块| YOLOv8v10v11创新改进| HFF和MSFA即插即用模块,轻松暴涨14个点,适用所有CV任务有效涨点 1750 0 01:56 App YOLOv8v10v11创新改进| 极限涨点MDAF多尺度特征对齐模块 | 正确使用暴涨14个点,适用于小目标检测,遥感图像分割,图像增强等所有CV任务通用模块 25...
FPS测试:提升 改进后 Speed: 0.4ms pre-process, 95.6ms inference, 2.2ms NMS per image at shape (2, 3, 640, 640) 改进前 Speed: 0.4ms pre-process, 103.3ms inference, 1.9ms NMS per image at shape (2, 3, 640, 640) 仅作参考 一、FasterNet论文理论部分 + YOLOv8代码实践 为了设计快速神...
2️⃣找不到合适的模块⁉️ 所有改进点均为近三年顶会,顶刊提出的先进算法,将其融入到YOLOv10中,并进行二次创新,新颖度高,创新度高,能够适应不同的任务场景。 3️⃣不确定自己改进的步骤、结果是否正确⁉️ 订阅专栏即可进群享受模型训练、模型改进、论文写作、投稿选刊,从入门到论文的各种答疑内容...