图中的IDetect是从YOLOv7中借鉴过来的,表示使用二维卷积神经网络的检测层。这个架构通过堆叠的RCS模块和RepVGG模块,以及两种类型的检测层,实现了对象检测的任务。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 2023 | RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点(减少通道的空间对象注意力机制),点击此处即可跳转...
C2f模块是YOLOv8中的一个重要组成部分,它通过一系列的卷积层和池化层来提取特征,并通过上采样操作将特征图放大到与原始输入图像相同的大小。在这个过程中,C2f模块使用了一种名为“shortcut”的连接方式,这种连接方式能够直接将较低层次的特征图连接到较高层次的特征图上,从而有效地保留了更多的空间信息。相比之下,...
(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家,该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度,其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积)参数量由8.9GFLOPS减小到8.8GFLOPS,精度也有提高->下面的图片是精度的对比(因为训练成本我只是用了相同的数据集100张图片除了修改了ODConv以后其他配置都相同...
该卷积可以即插即用,可以直接替换网络结构中的任何一个卷积模块,在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv,添加ODConv模块的C2f和Bottleneck(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家,该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度,其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积...
简介:YOLOv5改进 | 2023 | RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点(减少通道的空间对象注意力机制) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块,其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention",意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量,同时关注空间维度上...
最后,Ultralytics在2023年推出了YOLOv8,对Backbone、Neck和Head进行了几处改动;使用C2f模块代替C3;提供了一个解耦的Head作为输出;模型直接预测目标的中心而不是Anchor-Box。虽然YOLOv6/7/8是更具特色的模型,但作者的工作重点是YOLOv5,因为对其进行了更多的研究。然而,这项研究可以扩展到更新的YOLO版本,特别是YOLOv8...
将YOLOv5 的C3结构换成了梯度流更丰富的 C2f结构,并对不同尺度模型调整了不同的通道数 C3模块的结构图,然后再对比与C2f的具体的区别。针对C3模块,其主要是借助CSPNet提取分流的思想,同时结合残差结构的思想,设计了C3 Block,CSP主分支梯度模块为BottleNeck模块。同时堆叠的个数由参数n来进行控制,也就是说不同规模...
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1. 修改网络结构---以yolov8 的C2F为例 借鉴的代码:http://github.com/ultralytics/ultralytics 修改顺序: 1)models/commons.py --- 加入新增网络结构 打开models,复制里面的c2f模块,到yolov5的common.py里面。 class C2f(nn.Module): # CSP Bottleneck...
在输入层,YOLOv8采用了C2f模块与SPPF模块结合的方式,这一设计的目的是为了增强模型对不同尺寸目标的检测能力。C2f模块结合了YOLOv5的C3模块和YOLOv7的ELAN结构的优势,它能够提高模型对特征的提取效率和精确度。而SPPF模块则是一种空间金字塔池化模块,它可以提取多尺度的特征,这对于检测不同大小的目标至关重要。