3. 重复使用双向路径:与只有单一自顶向下和自底向上路径的PANet不同,BiFPN将每条双向(自顶向下和自底向上)路径视为一个特征网络层,并重复多次,以实现更高级别的特征融合。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络(附yaml文件+代码),点击此处即可跳转 ...
在我们YOLOv5中,neck是连接主干网络(backbone)和头部网络(head)的部分,负责特征融合和处理,以便提高检测的准确性和效率。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有0.4左右。同时本文对Slim-Neck的框架原理进行了详细的分析,不光让大家会添加到自己的模型在写论文的时候也...
总之,使用全新渐进特征金字塔网络(AFPN)替换原有的Neck结构是YOLOv5改进系列中的一项重要改进。通过自适应融合多尺度特征图,AFPN为YOLOv5提供了更为丰富和准确的特征表示,进一步提升了其目标检测性能。未来,我们期待在YOLOv5的改进道路上看到更多创新和突破,为计算机视觉领域带来更多的惊喜和可能。 在实际应用中,我们可...
1. neck层在目标检测中的作用 neck层是 Yolov5 中的一个关键组件,它位于特征提取网络和输出网络之间。neck层的作用是对来自特征提取网络的特征图进行一定的加工和处理,以提高目标检测的性能和准确度。在 Yolov5 中,neck层起着连接不同尺度特征图的作用,能够有效地帮助模型检测不同大小和不同比例的目标。 2. nec...
本文给大家带来的改进机制是Damo-YOLO的RepGFPN(重参数化泛化特征金字塔网络),利用其优化YOLOv5的Neck部分,可以在不影响计算量的同时大幅度涨点(亲测在小目标和大目标检测的数据集上效果均表现良好涨点幅度超级高!)。RepGFPN不同于以往提出的改进模块,其更像是一种结构一种思想(一种处理事情的方法),RepGFPN相对...
简介:YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层(适用于分割和目标检测) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO(发布于2023.12月份的最新机制),其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征,提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中,ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据...
yolov4的Neck模块主要包含了SPP模块和PAN模块。SPP,即空间金字塔池化。SPP的目的是解决了输入数据大小任意的问题。SPP网络用在YOLOv4中的目的是增加网络的感受野。 yolov5的Neck侧也使用了SPP模块和PAN模块,但是在PAN模块进行融合后,将YOLOv4中使用的CBL模块替换成借鉴CSPnet设计的CSP_v5结构,加强网络特征融合的能力。
1) RT-DETR neck代替YOLOv5 neck部分; 2)引入RTDETRDecoder 1.RT-DETR介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf RT-DETR(Real-TimeDEtectionTRansformer) ,一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器,其在速度和精度上取得了 SOTA 性能
💡💡💡本文自研创新改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成,重新设计backbone和neck卷积结构,执行 3×3 和 1×1 卷积运算代替其他卷积核仅执行 1×1 卷积,从而轻量化YOLOv5,性能如下表,GFLOPs 15.8降低至13.9,参数量14.5MB降低至12.6MB 1.DualConv原理 ...
代码:https://github.com/AlanLi1997/Slim-neck-by-GSConv 直接步入正题~~~ 目标:为YOLOv5模型构建一个简单高效的Neck模块。考虑了卷积方法、特征融合结构、计算效率、计算成本效益等诸多因素。 一、GSConv class GSConv(nn.Module): # GSConv https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconv def __in...