gs = int(max(model.stride)) # grid size (max stride) opt.img_size = [check_img_size(x, gs) for x in opt.img_size] # verify img_size are gs-multiples # Input img = torch.zeros(opt.batch_size, 3, *opt.img_size).to(device) # image size(1,3,320,192) iDetection # Update ...
代码运行次数:6 复制 Cloud Studio代码运行 classSDI(nn.Module):def__init__(self,channels):super().__init__()#self.convs = nn.ModuleList([nn.Conv2d(channel, channels[0], kernel_size=3, stride=1, padding=1) for channel in channels])#self.convs = nn.ModuleList([GSConv(channel, chann...
因此,针对这些不足,研究者们提出了YOLOv8-WSSOD算法,通过引入BiFormer双层路由注意力机制和更小的检测头,进一步提升了网络对小目标的感知能力,并在颈部网络中引入GSConv和Slim-neck技术,以保持精度并降低计算量。 综上所述,YOLOv8作为YOLO系列的最新代表,通过一系列创新的网络结构和优化策略,成功实现了目标检测精度...
self.act = self.default_actifact is Trueelseactifisinstance(act, nn.Module)elsenn.Identity()# 如果启用了批归一化(bn=True)且满足条件,初始化批归一化层self.bn = nn.BatchNorm2d(num_features=c1)ifbn and c2 == c1 and s == 1elseNone# 初始化第一个卷积层,使用自定义的 Conv 类self.conv1 ...
代码语言:javascript 复制 defautopad(k,p=None):# kernel,padding # Pad to'same'ifp is None:p=k// 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # auto-padreturnpclassGSConv(nn.Module):# GSConv https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconv ...
)# 初始化颜色调色板,将16进制颜色代码转换为RGB元组self.palette = [self.hex2rgb(f"#{c}")forcinhexs] self.n =len(self.palette)# 预定义特定颜色调色板,用于特定应用场景self.pose_palette = np.array( [ [255,128,0], [255,153,51], ...
xi = scale_img(x.flip(fi) if fi else x, si, gs=int(self.stride.max())) yi = self.forward_once(xi)[0] # forward # cv2.imwrite(f'img_{si}.jpg', 255 * xi[0].cpu().numpy().transpose((1, 2, 0))[:, :, ::-1]) # save ...
为了解决上述问题,本研究提出了一种改进的YOLOv8车辆测距预警系统,即融合空间和通道重建卷积(Spatial and Channel Reconstructive Convolution,简称SCConv)。SCConv是一种新型的卷积操作,它能够在保持空间信息的同时,有效地提取目标的通道特征。通过引入SCConv,我们可以改善YOLOv8在小目标检测和目标遮挡方面的性能,从而提高...
YOLOv8最新改进系列:YOLOv8+GSConv+Slim Neck,有效提升小目标检测效果! 09:00 YOLOv8最新改进系列:YOLOv8融合SwinTransformer模块,有效提升小目标检测效果! 04:51 YOLOv8最新改进系列:YOLOv8融合BoTNet模块,融合CNN+自然语言处理技术的优势,有效提升检测效果! 05:05 YOLOv8最新改进系列:YOLOv8改进之添加注意力...