作者在一个新的微小物体检测(AI-TOD)数据集上评估了NWD,其中平均目标大小比现有的目标检测数据集要小得多。实验表明,当使用NWD度量时,基于NWD的方法比标准的微调基线高出6.7个AP点,比最SOTA高出6.0个AP点。 为了验证 NWD 可以应用于任何基于锚的检测器并提高 TOD 性能,作者选择了五个基线检测器,包括一阶段基于...
本篇内容:芒果YOLOv8改进:损失函数IoU篇之NWDLoss:即插即用|YOLOv8小目标检测高效涨点2%,改进用于小目标检测的归一化高斯 Wasserstein Distance Loss,提升小目标 推荐一个《YOLOv8改进专栏》链接 如下: 全新…
HS-FPN结构包含特征选择与融合模块，通过筛选高层特征并集成低层信息，生成包含丰富语义的特征，增强模型对细微特征的检测能力。整合至YOLOv8 通过核心代码实现，HS-FPN融入YOLOv8框架，提升其小目标检测能力。
YOLOv8目标检测组合优化改进(成功涨点): 1、添加GAM注意力机制; 添加部位为backbone: 2、添加小目标检测头; 新增检测4X4以上目标的检测头,提高对小目标的检测能力 3、替换为Wise_IoU损失函数 本项目中已将YOLOv8内置的CIoU替换为Wise-IoU 实验数据集 yolo格式的人体头部数据集(主要由教室等场所的摄像头拍摄获得...
💡💡💡本文独家改进:高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN),能够刷选出大小目标,增强模型表达不同尺度特征的能力,助力小目标检测 💡💡💡在BCCD医学数据集实现暴力涨点。 1.MFDS-DETR原理介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2401.00926.pdf 摘要:在标准的医院血液检测中,传统的过程需要医生手动分离白细胞。
💡💡💡本文独家改进:高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN),能够刷选出大小目标,增强模型表达不同尺度特征的能力,助力小目标检测 💡💡💡在BCCD医学数据集实现暴力涨点。 1.MFDS-DETR原理介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2401.00926.pdf 摘要:在标准的医院血液检测中,传统的过程需要医生手动分离白细胞。
本文改进:一种新的Shape IoU方法,该方法可以通过关注边界框本身的形状和尺度来计算损失,解决边界盒的形状和规模等固有属性对边界盒回归的影响。 对小目标检测涨点明显,在VisDrone2019、PASCAL VOC均有涨点 收录 YOLOv8原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511737.html?spm=1001.2014.3001.5482 ...
本文独家改进:高层筛选特征金字塔网络(HS-FPN),能够刷选出大小目标,增强模型表达不同尺度特征的能力,助力小目标检测 在BCCD医学数据集实现暴力涨点。 1.MFDS-DETR原理介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2401.00926.pdf 摘要:在标准的医院血液检测中,传统的过程需要医生手动分离白细胞。用显微镜观察病人血液的显...
YOLOv8目标检测组合优化改进(成功涨点): 1、添加GAM注意力机制; 添加部位为backbone: 2、添加小目标检测头; 新增检测4X4以上目标的检测头,提高对小目标的检测能力 3、替换为Wise_IoU损失函数 本项目中已将YOLOv8内置的CIoU替换为Wise-IoU 实验数据集 yolo格式的人体头部数据集(主要由教室等场所的摄像头拍摄获得...