广泛的实验表明,YOLOV10在各种模型规模上实现了最先进的性能和效率。例如,在COCO上的类似AP下,我们的YOLOV10-S比RT-DETR-R18快1.8倍,同时具有2.8倍更少的参数和FLOPS。与YOLOV9-C相比,YOLOV10-B在性能相同的情况下,延迟减少了46%,参数减少了25%。 YOLOv10有哪些改进? 1.1 双标签分配 在训练过程中,Y...
只画出了模块的结构,整体架构和YOLOv8相似,供参考 4.总结 YOLOv10引入了额外的one-to-one头部,通过双分配策略,在训练时提供更丰富的监督信息,而在推理时则利用one-to-one头部进行高效预测,从而无需NMS后处理。此外,YOLOv10从效率和准确性两个方面全面优化了YOLO的各个组件,包括轻量级分类头部、空间-通道解耦的...
具体而言,我们的改进方法首先采用PConv对输入特征图的部分通道进行空间特征提取,以捕捉重要的局部信息并减少计算冗余。接着,为了打破通道间的固定关系并增强特征的非线性,我们引入了ShuffleChannel操作,对PConv的输出特征图进行通道顺序的重排。这一步骤有助于促进信息在不同通道间的流动,从而增强网络的特征表示能力。 在S...
一ADNet 二 使用ADNet改进YOLOv10在噪声干扰下的目标检测效果(图像去噪) 1 整体修改 ① 添加ADNet.py文件 ② 修改ultralytics/nn/tasks.py文件 2 配置文件 3 训练 其他 论文地址:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0893608019304241 代码地址:GitCode - 开发者的代码家园 一ADNet...
图3.(a)展示了YOLOv8的结果,表明深层阶段和大型模型更容易表现出更多的冗余。这一观察表明,简单地为所有阶段应用相同的块设计对于最佳的容量-效率权衡是次优的。为了解决这个问题,我们提出了一种基于秩的块设计方案,旨在通过紧凑的架构设计降低被证明是冗余的阶段复杂度。我们首先提出了一个紧凑的倒置块(CIB)结构,...
通过将这一改进的卷积模块应用到YoloV10网络结构中的Bottleneck模块中,我们期望能够在保持网络结构紧凑的同时,进一步提高网络的性能。这种改进方法不仅减少了计算量和内存消耗,还有助于增强模型的特征表示能力,从而提高目标检测的准确性和效率。在后续的实验中,我们将验证这一改进方法的有效性,并探讨其在不同应用场景下...
图3.(a)展示了YOLOv8的结果,表明深层阶段和大型模型更容易表现出更多的冗余。这一观察表明,简单地为所有阶段应用相同的块设计对于最佳的容量-效率权衡是次优的。为了解决这个问题,我们提出了一种基于秩的块设计方案,旨在通过紧凑的架构设计降低被证明是冗余的阶段复杂度。我们首先提出了一个紧凑的倒置块(CIB)结构,...
本文给大家带来的改进机制是利用YOLOv10提出的SCDown魔改YOLOv5进行下采样,其是更高效的下采样。具体而言,其首先利用点卷积调整通道维度,然后利用深度卷积进行空间下采样。这将计算成本减少到 和参数数量减少到 同时,这最大限度地保留了下采样过程中的信息,从而在减少延迟的同时实现竞争性性能。本文附网络结构图,完整...
图3.(a)展示了YOLOv8的结果,表明深层阶段和大型模型更容易表现出更多的冗余。这一观察表明,简单地为所有阶段应用相同的块设计对于最佳的容量-效率权衡是次优的。为了解决这个问题,我们提出了一种基于秩的块设计方案,旨在通过紧凑的架构设计降低被证明是冗余的阶段复杂度。我们首先提出了一个紧凑的倒置块(CIB)结构,...
本文给大家带来的改进机制是利用YOLOv10提出的SCDown魔改YOLOv8进行下采样,其是更高效的下采样。具体而言,其首先利用点卷积调整通道维度,然后利用深度卷积进行空间下采样。这将计算成本减少到 和参数数量减少到 。同时,这最大限度地保留了下采样过程中的信息,从而在减少延迟的同时实现竞争性性能。本文附网络结构图,完...