一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用Swin Transformer替换YOLOv5中的骨干网络其是一个开创性的视觉变换器模型,它通过使用位移窗口来构建分层的特征图,有效地适应了计算机视觉任务。与传统的变换器模型不同,Swin Transformer的自注意力计算仅限于局部窗口内,使得计算复杂度与图像大小成线性关系,而非二次方。这种...
YOLOV5改进 | 注意力机制 | 一网打尽 C3ECA,C3CA,C3CBAM 等多种注意力机制(小白可轻松上手) YOLOv5改进 | 注意力机制 | 添加全局注意力机制 GcNet【附代码+小白必备】 YOLOv5改进 | 注意力机制 | 添加双重注意力机制 DoubleAttention【附代码/涨点能手】 YOLOv5改进 | 注意力机制 | 添加三重注意力机制 ...
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用Swin Transformer替换YOLOv5中的骨干网络其是一个开创性的视觉变换器模型,它通过使用位移窗口来构建分层的特征图,有效地适应了计算机视觉任务。与传统的变换器模型不同,Swin Transformer的自注意力计算仅限于局部窗口内,使得计算复杂度与图像大小成线性关系,而非二次方。这种...