class ASFF_2(nn.Module): def __init__(self, inter_dim=512,level=0,channel=[64,128]): super(ASFF_2, self).__init__() self.inter_dim = inter_dim compress_c = 8 self.weight_level_1 = Conv(self.inter_dim, compress_c, 1, 1) self.weight_level_2 = Conv(self.inter_dim, com...
没有具体的问题吧，因为可能是你的数据集并不适合这个结构（因为是黑盒嘛，不代表+某个模块就一定有用...
[ ☁️26. 改进特征融合网络PANet为ASFF自适应特征融合网络](YOLOv5、v7改进之二十六:改进特征融合网络PANet为ASFF自适应特征融合网络_人工智能算法研究院的博客-CSDN博客) [ ☁️27. 解决小目标问题——校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积](YOLOv5、v7改进之二十七:解决小目标问题--校正卷积取代特征提取...
然后在原始YOLOv7的基础上引入CBAM(Convolution Block Attention Module)注意力模块和ASFF(Adaptively Spatial Feature Fusion)自适应特征融合模块,以提高网络提取特征的能力,提高对小目标缺陷的检测精度,降低西林瓶轧盖缺陷漏检率.实验结果表明,改进后算法的平均检测精度(mAP)达到99.3%,比改进前提升1.9个百分点.改进后...
比如增加感受野( SPP、 ASPP、 RFB),引入注意力机制(spatialattention、channelattention),提高特征整合的能力(FPN、ASFF、BiFPN)。 对于模型重参数化问题,本文使用梯度传播路径的概念分析了适用于不同网络中的层的模型重参数化策略,并提出了有计划的重参数化模型。 对于动态标签分配问题,本文提出了一种新的标签分配...
我们可以打开官方源码中的yolov7.yaml文件,看到如图1所示的网络配置。YOLOv7的项目是继承自YOLOv5,事实上,YOLOv7的第一作者为YOLO社区做的贡献,如Pytorch_YOLOv4、caled-YOLOv4、YOLOR等都沿用了YOLOv5的项目,很多超参几乎就是拿来用了,包括这次的YOLOv7,毕竟YOLOv5项目久经考验,是很适合在它的基础上做改进,省...
改代码为yolov7添加注意力模块,配置环境就可以使用。包含的模块有:CARAFE,NAMAttention,RepGhostBottleneck1,ResDoconv,ResDoconv1,Resgnconv,ODConv,DoubleAttention,EMA,ScConv,RepVGG, RCSOSA,ASFFDetect,TDetect,Decoupled_Detect,Conv2Formers (0)踩踩(0) ...
再看原作复现的Anchor-Free版本,相对于原始版本的51.2的精度,分别提升了1.1个点和1.4个点(使用了albumentation数据增强),可以看出还是很给力的结构。 架构改进部分 其实,关于复现的YOLOv7-u6(Anchor-Free),Backbone和Neck部分是没有发生变化的,下面看一下Head部分的变化。
3. 特征整合:最初的特征整合技术包括跨层连接(skip connection)和hyper-column,将底层的物理特征整合为高层的语义特征。因为FPN的流行,更多整合特征金字塔的轻量级模型被提出,例如SFAM,ASFF,BiFPN,最终目标还是实现多尺度的检测任务。 4. 激活函数改进:ReLU有效改善了tanh和sigmoid的梯度消失问题,还有很多变种LReLU,PReLU...
An improved UAV target detection algorithm based on ASFF-YOLOv5s. Object detection in drone-captured scenarios is a recent popular task. Due to the high flight altitude of unmanned aerial vehicle (UAV), the large variatio... SR Shen,X Zhang,W Yan,... - 《Mathematical Biosciences & Engineer...