我们的VOLO不仅建模长距离依赖,还通过提出的Outlooker将精细特征编码到令牌(token)表示中。与最近依赖卷积进行特征编码的混合架构(如Hybrid-ViT[14]和BoTNet[45])不同,Outlooker提出使用局部成对令牌相似性来将精细特征和空间上下文编码到令牌特征中,因此更有效且参数更高效。这也使我们的模型与动态卷积[60]和Involutio...
我们的VOLO不仅建模长距离依赖,还通过提出的Outlooker将精细特征编码到令牌(token)表示中。与最近依赖卷积进行特征编码的混合架构(如Hybrid-ViT[14]和BoTNet[45])不同,Outlooker提出使用局部成对令牌相似性来将精细特征和空间上下文编码到令牌特征中,因此更有效且参数更高效。这也使我们的模型与动态卷积[60]和Involutio...
最近的工作 [8, 19, 25, 31, 37, 48] 表明,将卷积和Transformer结合为混合架构有助于吸收两种架构的优势。BoTNet [31] 在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力替换空间卷积。CvT [37] 在自注意力前引入了深度和逐点卷积。CMT [8] 提出了一种新的基于Transformer的混合网络,利用Transformer捕获长距离依赖...
最近的工作 [8, 19, 25, 31, 37, 48] 表明,将卷积和Transformer结合为混合架构有助于吸收两种架构的优势。BoTNet [31] 在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力替换空间卷积。CvT [37] 在自注意力前引入了深度和逐点卷积。CMT [8] 提出了一种新的基于Transformer的混合网络,利用Transformer捕获长距离依赖...
【YOLOv8改进- Backbone主干】BoTNet:基于Transformer,结合自注意力机制和卷积神经网络的骨干网络 YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 ...
针对类似这样的问题,本文提出了基于改进YOLOv8的火灾目标检测系统。在YOLOv8的骨干网络末端添加BotNet结构,用来增强网络对火灾的特征提取,在YOLOv8的头部末端引入EMA注意力机制防止权重剧烈变化。改进的YOLOv8模型提高了目标检测的精确度。实验的结果表明,改进的YOLOv8模型与YOLOv8模型对比,改进的YOLOv8模型在mAP上提高了...
YOLOv8最新改进系列:SAHI -专门针对小目标检测的推理-切片辅助超推理!小目标检测实战有效!上大分、遥遥领先了家人们!!!, 视频播放量 5571、弹幕量 1、点赞数 61、投硬币枚数 26、收藏人数 128、转发人数 16, 视频作者 Ai学术叫兽, 作者简介 我是让科研变的更简单的叫
Road damage negatively affects the usage efficiency, reliability, and safety of road transportation, and the detection of road damage has significant economic and social benefits. This study introduces an enhanced road damage detection algorithm for YOLOv8, which integrates the BoTNet network to augment...
💡💡💡本文独家改进:改进1)重叠空间降维注意力(OSRA),2)混合网络模块(D-Mixer),聚合全局信息和局部细节,分别引入到YOLOv8,做到二次创新;
摘要:BoTNet同时使用卷积和自注意力机制,即在ResNet的最后3个bottleneck blocks中使用全局多头自注意力(MHSA)替换3 × 3空间卷积;MHSA作为注意力机制加入yolov5/yolov7也取得了涨点 AI小怪兽 2023/11/30 1.2K0 YOLOv10涨点改进:上采样算子 | 轻量级上采样CARAFE算子 腾讯技术创作特训营S7 💡💡💡本文独家改...