Transformer encoder block 图4 Transformer Block 用Transformer encoder块替换了YOLOv5原版中的一些卷积块和CSP bottleneck blocks。其结构如图4所示。与CSPDarknet53中原有的bottleneck blocks相比,作者认为Transformer encoder block可以捕获全局信息和丰富的上下文信息。 每个Transformer encoder block包含2个子层。第1子层为...
二是检测结果足够好的情况下，卡尔曼滤波的预测准确性已经比较高了，能够代替ReID。
设计小目标检测头:利用Swin-Transformer提取的特征,设计一个专门的小目标检测头。该检测头将针对小目标的特性进行优化,如调整锚点大小、优化边界框回归策略等,以提高小目标的检测精度。 融合多尺度特征:结合YOLOv5原有的特征融合网络(Neck),将Swin-Transformer提取的特征与不同尺度的特征进行融合。这样可以充分利用多尺度...
在精度提升方面，引入卷积块注意力模块（CBAM）对空间特征和通道特征进行权重分配，结合加权双向特征金字塔网络（BIFPN）实现跨局部特征融合，平衡提高模型复杂度与增强表征能力、泛化性能。构建二次堆叠Transformer模块（TR2）作为预测头，增强模型对全局信息的获取能力，提升目标定位识别精度。针对小样本数据集下...
BranchBlock(DBB)模块来改进我们的检测头形成一个新的检测头Detect_DBB,其中DBB是一种重参数化模块,其训练时采用复杂结构,推理时使用单分支结构,从而能够在训练的时候提取更高效的特征,还不影响推理时候的速度,同时本文的检测头支检测、分割和关键点检测,文中包含如何修改分割检测头、关键点检测头和目标检测检测头的...
1、新增了一个检测头来检测更小尺度的物体 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...
1、新增了一个检测头来检测更小尺度的物体 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...
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构图如下: TPH 作者使用了一个Transformer Encoder来代替一些卷积和CSP结构,将Transformer在视觉中应用,也是目前的主流趋势,Transformer具有独特的注意力机制,效果比原先更好。
Deepsort + Yolo实现目标追踪和轨迹检测,原理详解+项目实战,看完就能跑通!(深度学习/计算机视觉) 650 13 7:33:18 App 【ResNet+Transformer】基于PyTorch的迁移学习残差网络Resnet,细胞分类任务、ViT、DERT目标检测 2671 7 2:20 App 用AI生成电影解说视频,半年狂转7.3w!!只要找对方法,其实制作视频真的很简单...
进行情感分析的Transformer模型通常是在完整的Transformer模型基础上进行微调或修改的，主要是为了适应情感分析...