摘要:我们介绍了可变形卷积v4 (DCNv4),这是一种高效的算子,专为广泛的视觉应用而设计。DCNv4通过两个关键增强解决了其前身DCNv3的局限性:去除空间聚合中的softmax归一化,增强空间聚合的动态性和表现力;优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。与DCNv3相比,这些改进显著加快了收敛速度,并大幅提高了处理速度,其中D...
摘要:我们介绍了可变形卷积v4 (DCNv4),这是一种高效的算子,专为广泛的视觉应用而设计。DCNv4通过两个关键增强解决了其前身DCNv3的局限性:去除空间聚合中的softmax归一化,增强空间聚合的动态性和表现力;优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。与DCNv3相比,这些改进显著加快了收敛速度,并大幅提高了处理速度,其中D...
DCNv4通过两个关键增强解决了其前身DCNv3的局限性:去除空间聚合中的softmax归一化,增强空间聚合的动态性和表现力;优化内存访问以最小化冗余操作以提高速度。与DCNv3相比,这些改进显著加快了收敛速度,并大幅提高了处理速度,其中DCNv4的转发速度是DCNv3的三倍以上。DCNv4在各种任务中表现出卓越的性能,包括图像分类、实...
编译DCNv4 源码链接:https://github.com/OpenGVLab/DCNv4 进入到DCNv4_op文件夹下面,如下图: 然后,执行编译命令: python setup.py build install 最终就可以完成编译了! 测试结果 YOLOv8l summary: 649 layers, 54142104 parameters, 0 gradients Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|█...
📖 基于YOLOv8的NEU-DET钢材表面缺陷检测系统,通过引入DCNv4和SPPF结合DCNv4,显著提升了检测精度。📈 实验数据显示,原始YOLOv8的mAP@0.5为0.768,而加入DCNv4后提升至0.774,再结合SPPF进一步优化至0.775。🎯 该系统使用的数据集来源于中国东北大学发布的表面缺陷数据库,包含六种典型缺陷类型,共计1,800个灰度图像...
74【YOLOv8改进 - 卷积Conv】DCNv4: 可变形卷积,动态与稀疏操作高效融合的创新算子https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/140121827卷积Conv 75【YOLOv8改进 - 检测头】 RT-DETR检测头,解决传统目标检测器中非极大值抑制(NMS)所带来的速度和准确性之间的平衡问题https://blog.csdn.net/shangyanaf...
专利摘要:一种基于改进YOLOv8n的低照度水下目标检测方法,包括如下步骤:获取水下目标数据集进行标注,以及对数据集图像进行清洗;在模型的输入端加入DoubleMSRCR算法,对输入的数据集进行图像数据增强,改善昏暗、模糊和色彩失真的图像;然后将YOLOv8n模型主干网络的第六处和第十处位置的C2f模块替换为可变形卷积DCNv4模块,...
将驾驶场景下的待检测图像输入至目标检测模型中,通过骨干网络对待检测图像进行图像特征提取,得到每个C2f_DCNv4模块对应的图像特征,通过颈部网络对多个图像特征进行特征融合,得到每个特征融合层对应的融合特征,通过头部网络分别对每个特征融合层的融合特征进行目标识别,得到每个目标检测模块对应的目标检测结果;根据目标检测结果...
基于YOLOv8的NEU-DET钢材表面缺陷检测任务,加入DCNv4和SPPF结合DCNv4提升检测精度 2024腾讯·技术创作特训营 第五期 💡💡💡本文主要内容:通过实战NEU-DET钢材表面缺陷检测任务,验证DCNv4和SPPF结合DCNv4的可行性 AI小怪兽 2024/01/21 1.1K0 YOLOv8原创改进: 多种新颖的改进方式 | 保持原始信息-深度可分离...
YoloV8改进策略:Conv改进|DCNv4最新实践|高效涨点|多种改进教程|完整论文翻译 YoloV8改进策略:Conv改进|TBC卷积,代码注释|多种改进方法|轻量又涨点|即插即用 YoloV8改进策略:卷积改进|MogaNet——高效的多阶门控聚合网络 YoloV8改进策略:卷积改进|RefConv打造轻量化YoloV8利器 YoloV8改进策略:卷积改进|DOConv轻...