1、改进的YOLOv6算法 1.1 YOLOv6-M网络 YOLOv6算法是由美团所提出的单阶段目标检测算法,共有YOLOv6-N、YOLOv6-S、YOLOv6-M和YOLOv6-L四种检测网络。由于中药材分选中物料视觉差异小,对检测模型的性能要求较高,因此选用YOLOv6-M网络进行后续实验。YOLOv6-M网络主要由Backbone层、Neck层和检测头组成。Backbone...
【摘要】针对遥感图像背景复杂、目标普遍比较小且呈多尺度分布所导致的目标检测精度较低的问题,提出了一种改进YOLOv6的遥感图像目标检测算法。在骨干网络引入一种坐标注意力模块,以提高复杂背景下模型的特征提取能力和目标定位能力。提出一种上下文增强模块,使模型获取丰富的上下文信息,从而提升模型提取多尺度目标细节信息的...
文献标志码：Ａ 基于改进ＹＯＬＯｖ６电动单车违法停放的检测方法研究 汪燕超，胡旭晓 （浙江理工大学机械工程学院，杭州３１００１８）摘㊀要：日常电动单车存在违法停放现象，为消除安全隐患本文提出了一种改进的ＹＯＬＯｖ６目标检测模型㊂在原ＹＯＬＯｖ６模型的基础上，在ｎｅｃｋ部分引入Ｇｈｏｓｔ幻影卷积模块，...
1.一种基于yolov6算法改进的动态环境slam方法,其特征在于:所述的方法包括追踪线程、局部建图线程、回环检测线程、语义识别线程、显示线程; 2.根据权利要求1所述的一种基于yolov6算法改进的动态环境slam方法,其特征在于:slam系统输入rgb图像数据,所述的rgb图像数据分别进入追踪线程以及语义识别线程;通过追踪线程提取orb特...
为准确分选中药材原料中的杂质与存在缺陷的物料,针对微小缺陷物料难检测等问题,提出了一种改进YOLOv6的中药材分选算法.首先,基于药材特点,裁剪检测网络冗余的大目标检测头,减少误检;其次,引入SPD卷积替代跨步卷积进行图像下采样,增强细粒度特征提取能力;最后,引入协同注意力机制,提高重要特征的关注度.在黄芪数据集进行实...
提出了将注意力机制和YOLOv6算法相结合的优化方法,利用公开的数据集进行了对比计算,实验结果表明,引入注意力机制能够提高YOLOv6对缺陷信息的检测准确度.(3)为了提高轧钢在目标和背景颜色混淆下的检测效果,引入了U-Net算法,并将YOLOv6和U-Net算法进行了融合,研究表明,注意力机制结合YOLO模型并进一步结合U-Net模型在...
深度学习 | 轻量高效涨点注意力模块 | YOLO改进 | MCA多维协作注意力即插即用模块,适用于图像分类,目标检测,图像分割等所有CV2维任务通用涨点模块 01:49 DCNv4可变形卷积 | CVPR 2024 | YOLO改进 | DCNv4即插即用模块,适用于图像分类,目标检测,图像分割,图像生成等所有CV任务通用模块 02:49 YOLOv11有效...
YOLOv8v10v11有效涨点改进永久更新,学习改进过程中包括答疑解惑,助力高效发论文。清华大学自研的MHDA多头差分注意力| 增强对关键信息的关注 | YOLOv8v10v11创新改进| 改进传统MHSA多头自注意力,所有CV和NLP任务通用模块, 视频播放量 1597、弹幕量 0、点赞数 28、投硬币枚