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是可变形卷积的第四版,速度和v3相比有了大幅度的提升,但是环境搭建有一定的难度,对新手不太友好。如果在使用过程遇到编译的问题,请严格按照我写的环境配置。YoloV8改进策略:Block改进|DCNv4最新实践|高效涨点|完整论文翻译-CSDN博客DCNv4是可变形卷积的第四版,速度和v3相比有了大幅度的提升,但是环境搭建有一...
💡💡💡加入DCNv4结合SPPF mAP@0.5由原始的0.522提升至0.543 1.水下生物检测数据集介绍 水下生物检测类别: 代码语言:javascript 复制 0:echinus1:holothurian2:scallop3:starfish4:waterweeds 添加描述 数据集大小:1000张 细节图: 2.基于YOLOv8的水下生物检测 ...
📖 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...
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...
所提出方法被证明对于检测手机拍摄图像中的植物 formable Convolutionv4, DCNv4) 的 C2f 层和 Swin [6] 病害非常有效。Gai 等 提出了一种改进的 YO ‐ Transformer 编码器整合到 YOLO 主干网络中,增强 特征提取能力;在 Neck 部分引入基于规范化的注
YOLOv11改进,添加DCNv4可变性卷积,二次创新C2f结构,YOLOv8改进同样时候YOLOv11 1561 -- 57:27 App 基于深度学习的垃圾分类检测系统(YOLOv8网络+PyQT界面) 342 -- 7:14 App YOLOv10 Web检测界面 334 -- 2:12 App YOLOv8融合改进,MobileNetV4+PIOU+注意力机制,可二次创新注意力机制,形成新的融合网络,...
YOLOv11改进,添加DCNv4可变性卷积,二次创新C2f结构,YOLOv8改进同样时候YOLOv11 463 -- 13:05 App YOLOv8模型改进 第二十一讲 添加多尺度差异融合模块MDFM 增强跨层拼接的特征 1433 -- 1:34 App YOLOv5+pyqt5+摄像头在特定条件下进行目标检测并采集原始数据 1.1万 4 8:41 App 手把手教你运行yolov8实例...
加入DCNv4结合SPPF mAP@0.5由原始的0.682提升至0.694 1.暗光低光数据集ExDark介绍 低光数据集使用ExDark,该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集,包括从极低光环境到暮光环境等10种不同光照条件下的图片,包含图片训练集5891张,测试集1472张,12个类别。