YoloV8改进策略:聚焦线性注意力重构YoloV8 出自清华大学,FLatten Transformer是一种使用聚焦线性注意力(Focused Linear Attention)的视觉Transformer模型。与传统的Softmax注意力机制相比,聚焦线性注意力机制具有更低的计算复杂度。它通过重新排列自注意力计算的顺序,将复杂度从$O(N^2 d)$降低到$O(Nd^2)$。此外,聚焦...
RT-DETR是一种实时目标检测模型,它结合了两种经典的目标检测方法:Transformer和DETR(Detection Transformer)。 超越YOLOv8,飞桨推出精度最高的实时检测器RT-DETR!mp.weixin.qq.com/s/o03QM2rZNjHVto36gcV0Yw code: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/rtdetrgithub.com/...
为了克服这些问题,我们提出了一种通用的 Transformer 主干,称为 Swin Transformer,它构建分层特征图并且对图像大小具有线性计算复杂度。如图 1(a) 所示,Swin Transformer 通过从小尺寸的补丁(灰色轮廓)开始并逐渐合并更深的 Transformer 层中的相邻补丁来构建分层表示。通过这些分层特征图,Swin Transformer 模型可以方便地...
从【注意力机制】开始,到【Transformer】 近年来,研究者开始将(Transformer)变压器应用于计算机视觉任务,期望能够借助其长距离依赖捕捉能力来改进视觉理解。 然而,视觉数据的高维度特性使得直接应用变压器模型变得计算代价高昂。 这是因为(Transformer)变压器模型依赖于注意力机制,该机制需要计算和存储所有输入数据点之间的相互...
通用性强:Swin Transformer 可以应用于图像分类、目标检测、语义分割等多种视觉任务。 由于Swin Transformer 的上述优点,使其成为 YOLOv8 中替换主干网络的理想选择。 2. 原理详解 Swin Transformer 的核心思想是将图像划分为多个非重叠的窗口,并在每个窗口上应用 Transformer 模块。这种分层窗口机制使得 Swin Transformer...
一项最新研究开发了一个基于Transformer的模型,用于检测CT图像中的肝癌。该模型采用自注意力机制来捕捉图像中的长距离依赖关系,从而提高了对肝癌病灶的识别准确性。在公开的肝癌数据集上进行的测试表明,这种基于Transformer的方法在检测性能上优于传统的CNN模型。
由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的视觉Transformer(ViTs)在实际的工业部署场景中,如TensorRT和CoreML,无法像卷积神经网络(CNNs)那样高效运行。这提出了一个明显的挑战:能否设计出一个视觉神经网络,既能像CNNs一样快速推理,又能像ViTs一样强大?在这项工作中,我们提出了一种下一代视觉Transformer,用于在实...
本发明提出一种基于YOLOv8和Transformer编码器相结合的工地安全检测系统及方法,属于工地安全检测技术领域,包括:工地安全图像采集模块,用于在工地采集图像,并收集传回的图像数据;图像数据标注与数据集划分模块,对图像数据进行标注,将图像数据划分训练集,验证集及测试集;神经网络模型,基于改进的SPPFS模块插入YOLO v8l模型的...
而Transformer能够处理长距离的信息交互,但通常需要更多的计算资源和训练时间。 MLP-Mixer尝试通过全连接层来混合不同区域的特征,但可能不如CNN在捕获图像局部模式方面有效。 CONTAINER 架构通过整合这三种方法的优势,既能像Transformer一样利用长距离交互,又能保持CNN在快速收敛和高效局部特征提取方面的优势。
一种高效有效的基于Transformer的通用视觉任务骨干。通过将该方法引入到YOLO目标检测算法中,属于跨领域的创新,如果在你的数据集上面有提升的效果或者有降低参数量等的效果,那么就会是比较牛逼的创新,可以作为发好期刊的一个创新点。 二、基本原理 原文链接:https://arxiv.org/pdf/1811.08201 ...