二、CCFM的框架原理 CCFM(Cross-Scale Feature Fusion Module)即为跨尺度特征融合模块。这个模块的作用是将不同尺度的特征通过融合操作整合起来,以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。CCFM可以有效地整合细节特征和上下文信息,从而提高模型的整体性能。其是在RT-DETR中提出的,所以其并没有什么原理结...
一、本文改进本文给大家带来的改进机制是 CCFM配合Dyhead检测头实现融合涨点,这个结构配合在一起只能说是完美的融合,看过我之前的检测头篇的读者都知道Dyhead官方版本支持的输入通道数是需要保持一致的,但是CCF…
二、CCFM的框架原理 CCFM(Cross-Scale Feature Fusion Module)即为跨尺度特征融合模块。这个模块的作用是将不同尺度的特征通过融合操作整合起来,以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。CCFM可以有效地整合细节特征和上下文信息,从而提高模型的整体性能。其是在RT-DETR中提出的,所以其并没有什么原理结...
其中CCFM为我本人根据RT-DETR模型一比一总结出来的,文中配其手撕结构图,其中SENetV2为网络结构重构化模块,通过其改进主干从而提取更有效的特征,这两个模块搭配在一起,一个轻量化,一个进行有效涨点,搭配在一起效果十分良好,如果在你的数据上有涨点的效果,可以在其基础加一个其它机制配合上我的损失函数即可编写论文...
YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(附yaml文件+添加教程) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(Cross-Scale Feature Fusion Module)其主要原理是:将不同尺度的特征通过融合操作整合起来,以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其复现...
RT-DETR模型中的AIFI(基于注意力的内部尺度特征交互)模块是一个关键组件,它与CNN基于的跨尺度特征融合模块(CCFM)一起构成了模型的编码器部分。AIFI的主要思想如下-> 基于注意力的特征处理:AIFI模块利用自我注意力机制来处理图像中的高级特征。自我注意力是一种机制,它允许模型在处理特定部分的数据时,同时考虑到数据...
RT-DETR模型中的AIFI(基于注意力的内部尺度特征交互)模块是一个关键组件,它与CNN基于的跨尺度特征融合模块(CCFM)一起构成了模型的编码器部分。AIFI的主要思想如下-> 基于注意力的特征处理:AIFI模块利用自我注意力机制来处理图像中的高级特征。自我注意力是一种机制,它允许模型在处理特定部分的数据时,同时考虑到数据...
In [22], the Cross-Layer Context Fusion Module (CCFM) is proposed, which learns different scales of context information in parallel through multiple branches to improve the representational ability of feature information and the recognition ability of the network. To address the problem of spatial ...