实验结果表明:原始YOLOv8n map0.5为 0.768,DCNv4为,SPPF结合DCNv4为0.775 1.NEU-DET钢材表面缺陷检测任务 由中国东北大学(NEU)发布的表面缺陷数据库,收集了热轧钢带的六种典型表面缺陷,即轧制氧化皮(RS),斑块(Pa),开裂(Cr),点蚀表面( PS),内含物(In)和划痕(Sc)。该数据库包括1,800个灰度图像:六种不同...
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...
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%|█...
💡💡💡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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 0:echinus1:holothurian2:scallop3:starfish4:waterweeds 添加描述 数据集大小:1000张
📖 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...
DCNv4:相比DCNv3和DCNv2,DCNv4在收敛速度、处理速度和性能上都有显著提升,这得益于其去除了空间聚合中的softmax归一化,并优化了存储器访问。 RFAConv:通过将空间注意力机制与卷积操作相结合,RFAConv能够增强模型的特征提取能力,特别是在处理复杂或大尺寸输入时。 3. 确定改进目标和预期效果 我们的改进目标包括提高...
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...
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 YoloV7改进策略:重新封装YoloV7,方便后续更改 backbonechannelself测...
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 1.3K0 YOLOv8原创改进:一种新颖的跨通道交互的高效率通道注意力EMCA,ECA...