另外,YOLOv5为卷积神经网络缺乏全局建模的能力,Transformer具有获取全局信息的能力,前面已经引入多头注意力机制进行改进。参考改进之十七。在移动设备等资源受限的硬件上,这种改进不便于轻量化部署。本文尝试引入最新Transformer网络EfficientFormer,既能提升速度又能克服全卷积网络的缺陷。 YOLOv5改进之十七:CNN+Transformer--...
首先通过为无NMS的YOLOs提出一种持续双重分配策略来解决后处理中的冗余预测问题，该策略包括双重标签分配...
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...
给别人带来新的insights就可以了，参考FR: Folded Rationalization with a Unified Encoder。
YOLOV5改进-轻量级SOTA(2023)-Transformer主干EMOgithub:https://github.com/z1069614715/objectdetection_script创作不易,望三连!, 视频播放量 17326、弹幕量 1、点赞数 526、投硬币枚数 380、收藏人数 612、转发人数 89, 视频作者 魔傀面具, 作者简介 github:https://gi
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辨率较低。将TPH应用于低分辨率特征图可以降低计算和存储成本。此外,当放大输入图像的分辨率时可选择去除早期层的一些TPH块,以使训练过程可用。
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...
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。
一项最新研究开发了一个基于Transformer的模型,用于检测CT图像中的肝癌。该模型采用自注意力机制来捕捉图像中的长距离依赖关系,从而提高了对肝癌病灶的识别准确性。在公开的肝癌数据集上进行的测试表明,这种基于Transformer的方法在检测性能上优于传统的CNN模型。