FPN旨在对CNN骨干网络提取的不同分辨率的多尺度特征进行融合。上图给出了FPN的进化,从最初的FPN到PANet再到BiFPN。我们注意到:这些FPN架构仅聚焦于特征融合,缺少了块内连接。因此,我们设计了一种新的路径融合GFPN:包含跳层与跨尺度连接,见上图d。 2.实验结果分析 我们的方法在NEU-DET和GC10-DET上取得了更好的...
本文提出了GiraffeDet用于高效目标检测,giraffe包含轻量space-to-depth chain、Generalized-FPN以及预测网络 FPN旨在对CNN骨干网络提取的不同分辨率的多尺度特征进行融合。上图给出了FPN的进化,从最初的FPN到PANet再到BiFPN。我们注意到:这些FPN架构仅聚焦于特征融合,缺少了块内连接。因此,我们设计了一种新的路径融合GF...
引入注意力机制Squeeze-and-Excitation (SE) 、Spatial Attention Module (SAM)等 , 特征集成方法SFAM , ASFF , BiFPN等, 改进的激活函数Swish、Mish等, 或者是后处理方法如soft NMS、DIoU NMS等, 3.在目标检测训练中,通常对CNN的优化改进方法: 激活函数:ReLU,leaky-ReLU,parameter-ReLU,ReLU6,SELU,Swish或Mis...
本文提出了GiraffeDet用于高效目标检测,giraffe包含轻量space-to-depth chain、Generalized-FPN以及预测网络 FPN旨在对CNN骨干网络提取的不同分辨率的多尺度特征进行融合。上图给出了FPN的进化,从最初的FPN到PANet再到BiFPN。我们注意到:这些FPN架构仅聚焦于特征融合,缺少了块内连接。因此,我们设计了一种新的路径融合GF...
Neck部分的作用是连接Backbone和Head,它在特征传递过程中起到增强和过滤的作用。YOLOv8可能采用了PANet(Path Aggregation Network)或者BiFPN(Bidirectional Feature Pyramid Network)这样的结构,以促进不同尺度的特征图之间的信息流动,强化了检测器对于不同尺寸目标的检测能力。
2.CBAM注意力模块集成:在检测头部核心,算法集成了四层CBAM(通道和空间注意力机制)通道聚焦机制,这使得模型能够更加专注于与小目标行人相关的特征通道,增强了与小目标相关的特征表示,从而提高了对这类目标的检测能力。 CBAM 3.双向加权特征融合路径(BIFPN)结构:算法在特征融合组件中融入了BIFPN结构,能够对从主干网络中...
第二，创新特征融合网络，这个同理第一，比如将原yolo算法PANet结构改进为Bifpn等。第三，改进主干特征...
FPN旨在对CNN骨干网络提取的不同分辨率的多尺度特征进行融合。上图给出了FPN的进化,从最初的FPN到PANet再到BiFPN。我们注意到:这些FPN架构仅聚焦于特征融合,缺少了块内连接。因此,我们设计了一种新的路径融合GFPN:包含跳层与跨尺度连接,见上图d。 实验结果:...
在YOLOv3及其后续版本中,他们采用了多尺度检测策略,这样就能更好地在不同大小的图像上检测到对象。 第四个问题涉及到计算效率。 YOLOv4和后续版本中,为了解决计算资源和效率的问题,进行了网络架构的改进和优化,像是权重剪枝和更高效的卷积操作。 这样一来,模型就更轻量了,适合在资源有限的设备上运行。
算法选择与优化:深入探讨了YOLOv8/v7/v6/v5等算法的选择理由、结构特点及其在体育赛事目标检测任务中的应用,特别是对YOLOv8的改进和优化策略,显著提升了检测效率和准确率。 友好的交互界面设计:采用Streamlit框架设计了一个美观且用户友好的网页界面,使得体育赛事目标检测不仅限于研究人员和专业人士,普通用户也能轻松使用...