💡💡💡本文全网首发独家改进:一种新颖的可扩张残差(DWR)注意力模块,加强不同尺度特征提取能力,创新十足,独家首发适合科研 1)结合C2f进行使用; 推荐指数:五星 DWR| 亲测在多个数据集能够实现涨点,多尺度特性在小目标检测表现也十分出色。 1.DWR介绍 论文:https://arxiv.org/pdf/2212.01173.pdf 摘要:...
m = nn.Sequential(*(Faster_Block(c_, c_) for _ in range(n))) class C2f_Faster(C2f): def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5): super().__init__(c1, c2, n, shortcut, g, e) self.m = nn.ModuleList(Faster_Block(self.c, self.c) for _ in ...
本文的方法通过在C2F模块中引入扩张残差注意力模块(DWR)是网络适应多尺度特征、采用可变形卷积(AKConv)代替主干部分的原始Conv,实现更高效的特征提取,引用大型可分离核注意力(LSKA)模块与SPPF结构相结合,大大增强了模型核心融合能力。显著提升了模型在光线昏暗、背景复杂等情况下的检测性能,有效提高了安全帽佩戴检测的...
基于DWR模块对原始C2f模块进行替换,得到改进模块C2f_DWR,用此模块代替原有骨干网络中的最后2个C2f。 图3 DWR 结构 2.3 改进颈部 尽管YOLOv8有较强的多尺度性能,但对小物体检测精度仍然不高,且存在漏检情况,其主要原因是随着网络的加深,一些较为浅层的信息将不再被网络所保留,而小目标信息主要存在于网络浅层中...
本发明提出了一种基于YOLOv8的绝缘子缺陷类型检测方法，基于DRB和DWR思路本发明提出一种全新的DRR模块，将其与YOLOv8模型的C2f模块结合后，加强了模型对于不同尺度目标的检测效果，有效的提高了缺陷检测的精度；同时，根据设计的网络模型将测试集输入评估模型输出绝缘子缺陷检测结果，从而能够面向多种绝缘子的多类缺陷在...
最后,基于DWR和SIR模块,构建了一个编码器-解码器风格的网络DWRSeg,其中解码器采用了简单的类似FCN的结构。解码器使用来自最后两个阶段的强语义信息直接对特征图进行上采样,然后将它们与来自较低阶段的特征图(包含丰富的详细信息)拼接起来,以进行最终预测。
可扩张残差(DWR)注意力模块 当前的许多工作直接采用多速率深度扩张卷积从一个输入特征图中同时捕获多尺度上下文信息,从而提高实时语义分割的特征提取效率。 然而,这种设计可能会因为结构和超参数的不合理而导致多尺度上下文信息的访问困难。 为了降低绘制多尺度上下文信息的难度,我们提出了一种高效的多尺度特征提取方法,该...
Second, the C2fDWR module is designed using Dilation-wise Residual and integrated with the reconstructed backbone network, which improves the adaptive ability of the new backbone network RVDR and enhances the model's recognition accuracy for occluded targets. Again, GS...
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_Parc, C3_DWR, C2f_DWR, RFACo...
可扩张残差(DWR)注意力模块当前的许多工作直接采用多速率深度扩张卷积从一个输入特征图中同时捕获多尺度上下文信息,从而提高实时语义分割的特征提取效率。 然而,这种设计可能会因为结构和超参数的不合理而导致多尺度上下文信息的访问困难。 为了降低绘制多尺度上下文信息的难度,我们提出了一种高效的多尺度特征提取方法,该...