我们首先开启一次训练,看下其结构,我打算将SCconv模块加入到Conv与C2f之间 可以看到,模块的输入维度是由上一个模块的输出维度所确定的,以C2f模块为例,其输入维度即为Conv的输出维度64,那么我们要将SCConv模块加入到Conv与C2f之间的话,就需要让SCConv的输入维度为64(对应Conv的输出维度),让SCConv的输出维度为64(...
结合模块结构图和代码可以看出,最后concat得到的特征图尺寸是20*20*(512*4),经过一次Conv得到20*20*1024。 其他说明: 各层注释中的P1/2表示该层特征图缩放为输入图像尺寸的1/2,是第1特征层;P2/4表示该层特征图缩放为输入图像尺寸的1/4,是第2特征层;其他的依次类推。 头部 head部分的写法与backbone部分相同...
在此基础上对YOLOv8模型进行改进,将C2f模块改进成GhostC2f模块,并引入空间注意力机制,优化模型的回归预测范围,修改Neck部分第三个Concat部分的输入来源。[1] 4. 代码简介 在本节中,我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行舰船检测与识别的代码实现。代码主要分为两部分:模型预测和模型训练。 4.1 模型预测 在模型预测部分...
1、在官方的yolov8包中ultralytics\ultralytics\nn\modules\__init__.py文件中的from .conv import和__all__中加入BiFPN的两个模块BiFPN_Concat2和 BiFPN_Concat3。 2、在ultralytics\ultralytics\nn\modules\conv.py文件中上边__all__中同样添加BiFPN的两个模块。 并在该conv.py文件中添加B...
P4 本层为cancat层，[-1,6]表示将上层和第6层的输出作为本层的输入，[1]表示concat拼接的维...
DFL损失利用交叉熵的思想,通过将预测框回归至标签框的上下整数范围内,优化模型训练。在此基础上对YOLOv8模型进行改进,将C2f模块改进成GhostC2f模块,并引入空间注意力机制,优化模型的回归预测范围,修改Neck部分第三个Concat部分的输入来源。[1] 4. 代码简介...
[[-1, 11], 1, Concat, [1]], # cat head P4 [-1, 1, C3, [128, False]], # 17 (P4/16-medium) [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], [[-1, 7], 1, Concat, [1]], # cat head P5 [-1, 1, C3, [128, False]], # 20 (P5/32-large) ...
其中“”表示矩阵 ConCat 操作。是融合函数,如图4(语义扩散模块和自下而上模块)所示。在作者的HyperC2Net中,天然包含跨 Level 信息,因为它是从多个 Level 融合的 Backbone 特征。此外,将网格特征分解为语义空间内的特征点集合,并基于距离构建超边,作者的方法允许在点集内不同位置的顶点进行高阶消息传递。这种能力有...
EMA模块采用并行子网络(Parallel Subnetworks)方法高效地捕捉多尺度空间信息和跨通道依赖性。它有两个并行分支:1x1分支,有两条路线,和3x3分支,只有一条路线。在1x1分支中,每条路线采用1D全局平均池化来编码水平方向和垂直方向上的通道信息。这些操作产生了两个编码特征向量,表示全局信息,然后沿着高度方向进行 concat(合并...
CSP1 X: 借鉴CSPNet网络结构,由三个卷积层和X个Res unint模块Concate组成 CSP2 X: 不再用Res unint模块,而是改为CBL。 SPP: 采用1x1,5x5,9x9,13x13的最大池化的方式,进行多尺度融合 2)输入端 (1)Mosaic数据增强 YOLO5在输入端采用了 Mosaic数据增强 ,Mosaic 数据增强算法将多张图片按照一定比例组合成...