PANet为Neck, YOLO检测Head。为了进一步优化整个架构。由于它是最显著和最方便的One-Stage检测器，作者选...
第2部分,每个Level的2个输出之一被融合形成2个特征池化(图4)。 第3部分,将源特征的另一部分与两个特征池化的输出融合,在输入每个检测头之前,通过干扰特征过滤(IFF)和空间注意力模块(SAM)去除干扰,并增强融合后的特征。通过采用这种结构,作者的目标是尽可能地扩展网络的宽度,同时保持网络的深度不变。 DFP结构由这...
此外，如表1所示，即使与以前使用更强数据增强和优化方法（如SAM[15]和augmult[16]）的最先进模型相比...
YOLO比DPM、R-CNN等物体检测系统能够学到更加抽象的物体的特征,个人觉得,因为DPM、R-CNN等物体检测系统要用分类器或者滑窗来检测摸个区域是否有目标物体,而这种操作不具有全局性,将图像分成多个部分,而YOLOv1直接将整张图输入到CNN中,使用来自整个图像的特征来预测每个 bounding boxes(边界框),图像的全局性得以保留...
动态加权特征融合网络(ＭＤＷ￣Ｎｅｔ)ꎬ以改进浅层和深层特征层的自适应优化和深度融合ꎬ提高特征提取能力并抑制背景噪声ꎮＬｅｉ等[１０]将ＳｗｉｎＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ作为ＹＯＬＯｖ５的基础骨干网络ꎬ通过改进路径聚合网络(ＰＡＮｅｔ)的方法进行多尺度特征融合ꎬ网络可以专注于融合相对重要的分辨率...
验证了当前最优 Bag-of-Freebies 和 Bag-of-Specials 目标检测方法在检测器训练过程中的影响。 修改了 SOTA 方法,使之更加高效,更适合单 GPU 训练。这些方法包括 CBN、PAN、SAM 等。 YoloV4 如何实现这么好的效果? YoloV4 的基本目标是提高生产系统中神经网络的运行速度,同时为并行计算做出优化,而不是针对低计...
SAM模块可以提高学习特征的表示能力,PAN模块可以增强特征图的传播能力,BiFPN模块则可以提高多尺度特征的融合效果。此外,YOLOv5还采用了一些优化技巧,例如:自适应卷积、通道注意力机制和权重均衡等,以进一步提高模型的精度和速度。 总之,YOLOv5是一种高效、准确和可扩展的目标检测模型,它通过采用新的技术和优化方法来...
(3)我们改进了最高水准的算法,使得它们更加高效并且适合于在一个GPU上进行训练,比如CBN[89]、PAN[49]、SAM[85]等。 2 相关工作(Related work) 2.1 目标检测模型(Object detection models) 检测器通常由两部分组成:backbone和head。前者在 ImageNet 上进行预训练,后者用来预测类别信息和目标物体的边界框。在GPU平...
输入特征映射F∈RC×H×W首先经过CAM的一维卷积运算Mc∈RC×1×1,将卷积结果与输入特征相乘。然后将CAM的输出结果作为输入,对SAM进行二维卷积运算Ms∈R1×H×W,然后将结果与CAM的输出相乘得到最终结果。计算公式如(4)、(5)所示。 式中,F为输入特征映射,Mc为CAM的一维卷积运算,Ms为SAM的二维卷积运算,⨂为...
为了进一步优化整个架构。由于它是最显著和最方便的One-Stage检测器,作者选择它作为Baseline。 图2 THP-YOLOv5整体架构 当使用VisDrone2021数据集训练模型时,使用数据增强策略(Mosaic和MixUp)发现YOLOv5x的结果远远好于YOLOv5s、YOLOv5m和YOLOv5l, AP值的差距大于1.5%。虽然YOLOv5x模型的训练计算成本比其他3种模...