EfficientViT是一种高效的视觉Transformer模型,旨在解决传统Vision Transformer模型在计算成本方面的问题,使其实时应用更高效。 传统Transformer模型的速度通常受限于内存效率低下的操作,尤其是在多头自注意力机制(MHSA)中的张量重塑和逐元素函数。为了提高内存效率并增强通道间的通信,EfficientViT设计了一种新的构建块,采用了...
然后通过探索Self-Attention的预测潜力使用了Transformer Prediction Heads(TPH)代替原来的prediction heads。同时作者还集成了卷积块Attention模型(CBAM)来寻找密集场景下的注意力区域。 为了进一步改进TPH-YOLOv5,作者还提供了大量有用的策略,如数据增强、多尺度测试、多模型集成和使用额外的分类器。 在VisDrone2021数据集...
Transformer encoder block增加了捕获不同局部信息的能力。它还可以利用自注意力机制来挖掘特征表征潜能。在VisDrone2021数据集中,Transformer encoder block在高密度闭塞对象上有更好的性能。 基于YOLOv5,作者只在头部部分应用Transformer encoder block形成transformer Prediction head(TPH)和backbone端。因为网络末端的特征图分...
2、用transformer prediction heads(TPH)替换原来的预测头部 3、将CBAM集成到YOLOv5中,帮助网络在大区域覆盖的图像中找到感兴趣的区域。 4、其它一系列小tricks 新的检测头 新的检测头不难理解,之前在我的这篇博文【目标检测】YOLOv5针对小目标检测的改进模型/添加帧率检测也提到过这个改进想法。
2、用transformer prediction heads(TPH)替换原来的预测头部 3、将CBAM集成到YOLOv5中,帮助网络在大区域覆盖的图像中找到感兴趣的区域。 4、其它一系列小tricks 新的检测头 新的检测头不难理解,之前在我的这篇博文【目标检测】YOLOv5针对小目标检测的改进模型/添加帧率检测也提到过这个改进想法。 改进后的网络整体结...
为了提升YOLOv5在小目标检测方面的能力,我们引入Swin-Transformer的思想,并设计一个专门的Swin-Transformer小目标检测头。具体优化策略如下: 引入Swin-Transformer网络:在YOLOv5的基础上,增加Swin-Transformer网络层,用于提取更加精细的图像特征。这些特征将有助于模型更好地识别和定位小目标。 设计小目标检测头:利用Swin-...
将Swin Transformer模块集成到YOLOv5中,有望进一步提高目标检测的性能和准确性。 要实现这一集成,我们需要对YOLOv5的模型结构进行一些修改。首先,我们需要将YOLOv5中的某些卷积层替换为Swin Transformer模块。这可以通过将Swin Transformer的输出与YOLOv5的后续层进行连接来实现。此外,我们还需要调整YOLOv5的训练过程,以...
简介:YOLO+混合注意力机制 | YOLOv5再加4.3%才可以做对手,Transformer混合设计依旧可以卷 在工业生产过程中,由于低效率、不统一的评估、高成本以及缺乏实时数据,传统的手动检测焊接缺陷不再被应用。 为了解决表面贴装技术中焊接缺陷检测的低准确率、高误检率和计算成本问题,提出了一种新方法。该方法是一种专门针对焊...
综上所述,将Swin Transformer模块集成到YOLOv5目标检测算法中是一项具有挑战性和实际意义的工作。通过合理的配置和训练过程,可以实现模型性能的提升和应用场景的拓展。未来随着计算机视觉技术的不断发展,这种优化策略有望在更多领域得到应用和推广。最热文章
简介:YOLOv5改进 | 主干篇 | CSWinTransformer交叉形窗口网络 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是CSWin Transformer,其基于Transformer架构,创新性地引入了交叉形窗口自注意力机制,用于有效地并行处理图像的水平和垂直条带,形成交叉形窗口以提高计算效率。它还提出了局部增强位置编码(LePE),更好地处理局部位置信息...