14. MPCA与DCNV2_Dynamic的说明 MPCA(Multi-Perspective Context Aggregation)和DCNV2_Dynamic是两种不同的特征聚合策略。可以在yaml文件中通过调整neck部分的参数来应用这两种方法。 15. DAttention(Vision Transformer with Deformable Attention CVPR2022)使用注意说明 DAttention结合了视觉变换器和可变形注意力机制,能够...
DCN目前也出到了v2,值得一提的是,DCN的思维也算一种可学习的自适应模块,跟注意力机制模块BAM/CBAM的思路有点像。mmdetection里也有相关实现,可轻松移植进自己的项目,DCN对于大多数检测场景尤其是比赛都是有用的。 3.DySnake-主干c3进行替换(DSCN替换) 首发Yolov5/Yolov8涨点神器:动态蛇形卷积(Dynamic Snake Conv...
第③步:yolov8.yaml文件修改 在下述文件夹中创立yolov8-efficientViT.yaml 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Parameters nc: 80 # number of classes scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n' # [depth, ...
DCNV2,DCNV3,DyHeadWithDCNV3相关讲解 8.关于C3-XXX和C2f-XXX移植到官方yolov5.上的讲解 9.关于OREPA,REPVGGOREPA.EMSC-OREPA,EMSCP-OREPA的说明(视频中的EMSC-OREPA和EMSCP-OREPA模块经反应不稳定,已在后面 版本去除) 10.该如何看懂代码结构,以C2f-Faster-EMA为例 11. MPCA与DCNV2_ Dynamic的说明 12...
本文给大家带来的改进机制是Gold-YOLO利用其Neck改进v8的Neck,GoLd-YOLO引入了一种新的机制——信息聚集-分发(Gather-and-Distribute, GD)。这个机制通过全局融合不同层次的特征并将融合后的全局信息注入到各个层级中,从而实现更高效的信息交互和融合。这种方法增强了模型的颈部(neck)信息融合能力(有点类似于长颈鹿的...
DCN v2对于positive的样本来说,采样的特征应该focus在RoI内,如果特征中包含了过多超出RoI的内容,那么结果会受到影响和干扰。而negative样本则恰恰相反,引入一些超出RoI的特征有助于帮助网络判别这个区域是背景区域。DCNv1引入了可变形卷积,能更好的适应目标的几何变换。但是v1可视化结果显示其感受野对应位置超出了目标...
DCN v2对于positive的样本来说,采样的特征应该focus在RoI内,如果特征中包含了过多超出RoI的内容,那么结果会受到影响和干扰。而negative样本则恰恰相反,引入一些超出RoI的特征有助于帮助网络判别这个区域是背景区域。DCNv1引入了可变形卷积,能更好的适应目标的几何变换。但是v1可视化结果显示其感受野对应位置超出了目标...
在下述文件夹中创立yolov8-C2f-Faster.yaml 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Parameters nc: 80 # number of classes scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n' # [depth, width, max_channels] n...
C2f_OREPA, C3_DBB, C3_REPVGGOREPA, C2f_REPVGGOREPA, C3_DCNv2_Dynamic, C2f_DCNv2_Dynamic, C3_ContextGuided, C2f_ContextGuided, C3_MSBlock, C2f_MSBlock, C3_DLKA, C2f_DLKA, CSPStage, SPDConv, RepBlock, C3_EMBC, C2f_EMBC, SPPF_LSKA, C3_DAttention, C2f_DAttention, C3_Parc...
C2f_OREPA, C3_DBB, C3_REPVGGOREPA, C2f_REPVGGOREPA, C3_DCNv2_Dynamic, C2f_DCNv2_Dynamic, C3_ContextGuided, C2f_ContextGuided, C3_MSBlock, C2f_MSBlock, C3_DLKA, C2f_DLKA, CSPStage, SPDConv, RepBlock, C3_EMBC, C2f_EMBC, SPPF_LSKA, C3_DAttention, C2f_DAttention, C3_Parc...