RepGFPN(重参数化泛化特征金字塔网络)是DAMO-YOLO框架中用于实时目标检测的新方法。其主要主要原理是:RepGFPN改善了用于目标检测的特征金字塔网络(FPN)的概念,更高效地融合多尺度特征,对于捕捉高层语义和低层空间细节至关重要。 其主要改进机制包括-> 不同尺度通道:它为不同尺度的特征图采用不同的通道维度,优化了计...
高级特征扩展后,通过双线性插值或转置卷积进行尺度调整,然后与低级特征融合,从而增强模型对白细胞特征的表达能力。 总的来说,HS-FPN通过这两个模块协同工作,有效地解决了白细胞检测中的多尺度问题,提高了检测的准确性和鲁棒性。 2.2 SSF模块 选择性特征融合(Selective Feature Fusion, SFF)是HS-FPN网络中的一个关键...
而Queen-Fusion包含大量的上采样和下采样操作来实现不同尺度特征的融合,极大影响推理速度;(3)GFPN中使用的3x3卷积进行跨尺度特征融合的效率不高,不能满足轻量级计算量的需求,需要
04:24 YOLOV5改进-添加FocalEIoU,并使用FocalEIoU思想优化其他IoU的变种. 10:03 YOLOV5改进-使用DAMO-YOLO中的Efficient-RepGFPN替换YOLOV5中的Neck. 09:07 YOLOV5改进-添加EIOU,SIOU,AlphaIOU. 11:53 YOLOV5改进-添加YOLOV8中的C2F模块. 08:20 YOLOV5改进-Wise IoU 05:37 YOLOV8改进-Wise IoU 11...
YOLOV5改进-添加FocalEIoU,并使用FocalEIoU思想优化其他IoU的变种. 10:03 YOLOV5改进-使用DAMO-YOLO中的Efficient-RepGFPN替换YOLOV5中的Neck. 09:07 YOLOV5改进-添加EIOU,SIOU,AlphaIOU. 11:53 YOLOV5改进-添加YOLOV8中的C2F模块. 08:20 YOLOV5改进-Wise IoU 05:37 YOLOV8改进-Wise IoU 11:04 ...
1. 高效的双向跨尺度连接:BiFPN通过在自顶向下和自底向上路径之间建立双向连接,允许不同尺度特征间的信息更有效地流动和融合。 2. 简化的网络结构:BiFPN通过删除只有一个输入边的节点、在同一层级的输入和输出节点间添加额外边,以及将每个双向路径视为一个特征网络层并重复多次,来优化跨尺度连接。
改进的YOLO,AF-FPN替换金字塔模块,提升目标检测精度#人工智能 #ai #论文 #目标检测算法 #yolov5 - 学算法的Amy于20230401发布在抖音,已经收获了13.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
YOLOv5的基本框架可以分为四个部分:input、backbone、neck和prediction。Input部分通过数据增强来丰富数据集,它具有对硬件设备要求低,计算量成本低。但是它会导致数据集中原来的小目标变小,从而导致数据集的恶化,降低模型的泛化性能。Backbone部分主要由CSP模块组成,它们通过CSPDarknet53执行特征提取。FPN和PANet用于聚合...
内容摘要本次演示提出的算法主要从以下几个方面进行了改进:1、增加特征层数1、增加特征层数相较于原始的YOLOv5算法,本次演示算法增加了更多的特征层数。这样可以让模型更好地提取图像的特征信息,提高目标检测的精度。2、使用多尺度特征融合2、使用多尺度特征融合本次演示算法采用了多尺度特征融合技术,将不同尺度的特征...
内置集成YOLOv5、YOLOv7、YOLOv6、YOLOX、YOLOR、Transformer、PP-YOLO、PP-YOLOv2、PP-YOLOE、PP-YOLOEPlus、Scaled_YOLOv4、YOLOv3、YOLOv4、YOLO-Face、TPH-YOLO、YOLOv5Lite、SPD-YOLO、SlimNeck-YOLO、PicoDet等模型网络结构... 集成多种检测算法 和 相关多任务模型 使用统一模型代码框架,集成在 YOLOAir 库...