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。我将其复现在YOLOv5上,发现其不仅能够降低GFLOPs(成功添加之后,不引入任何其它模块GFLOPs降低至7.3),同时精度上...
这种设计使得动态头不仅能够提高检测器的准确性,而且还能够适应不同的检测任务,显示出高度的灵活性和扩展性。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发),点击此处即可跳转 发布于 2024-01-22 01:13・辽宁...
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。我将其复现在YOLOv5上,发现其不仅能够降低GFLOPs(成功添加之后,不引入任何其它模块GFLOPs降低至7.3),同时精度上...
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...