Detect_DyHead 类:这是 YOLOv8 检测头的实现,使用动态头(DyHead)进行目标检测。 构造函数 __init__:初始化类的属性,包括类别数量、检测层数量、DFL 通道数等,并定义卷积层和 DyHead 模块。 前向传播 forward:处理输入数据,经过卷积层和 DyHead 模块,生成边界框和类别概率,并返回结果。 偏置初始化 bias_init:...
Finally, a dynamic detection head (DyHead) incorporating an attention mechanism was introduced to enhance the characterization of the detection head. After training and testing on the magnetic core dataset, the results showed that the algorithm鈥瞫 mean average accuracy rate was...
Detect_DyHead:这是 YOLOv8 的动态检测头,适用于检测模型。它的构造函数接受类别数、隐藏通道数、块数和通道数等参数。它包含多个卷积层和一个动态头块(DyHeadBlock),用于处理输入特征图并生成预测的边界框和类别概率。在 forward 方法中,输入特征图经过卷积处理后,进行拼接并输出预测结果。 Detect_DyHeadWithDCNV3:...
然而,YOLO算法在处理小尺寸物体时存在一定的困难。尤其是在矿物尺寸图像分析系统中,对于小尺寸的矿物颗粒的检测和定位,传统的YOLO算法往往无法达到较高的准确性和鲁棒性。 因此,本研究旨在改进YOLOv8算法,提出一种融合位置感知循环卷积(ParC)的改进方法,以提高矿物尺寸图像分析系统中对小尺寸矿物颗粒的检测和定位准确性。
DyHead adds a Conv layer and DyHeadBlock module to the YOLOv8 default detection head. The structure of Detect_DyHead module is shown in the upper right corner of Fig. 3, and the basic schematic diagram of DyHead is shown in Fig. 7. Fig. 7 Schematic diagram of DyHead. Full size image ...
要在YOLOv5中添加基于注意力机制的目标检测头,参考ultralytics/cfg/models/v5/yolov5-dyhead.yaml文件。 3. 需要自行添加模块的说明 3.1 自定义模块 如果你有自定义模块(如自研制的卷积层),你需要创建一个新的Python文件来定义这些模块,并在模型配置文件中引用它们。例如,在models/custom_modules.py中定义你的模块...
DSConv is used to take place of the Conv of Bottleneck in the C2f structure, which enhances the network’s ability to detect small objects. Using the DyHead detection head, different objects can dynamically select detection heads in different situations. The experimental results show that the C...
Finally, we introduce a small-target dynamic head structure (DyHead-S) to enhance the capability of detecting small-scale pedestrians. Experimental results on WiderPerson and CrowdHuman, two challenging dense pedestrian datasets, show that compared with YOLOv8n, our YOLO-RAD algorithm has achieved ...
要在YOLOv5中添加基于注意力机制的目标检测头,参考ultralytics/cfg/models/v5/yolov5-dyhead.yaml文件。 3. 需要自行添加模块的说明 3.1 自定义模块 如果你有自定义模块(如自研制的卷积层),你需要创建一个新的Python文件来定义这些模块,并在模型配置文件中引用它们。例如,在models/custom_modules.py中定义你的模块...
Detect_DyHead 类:实现了YOLOv8的动态检测头,负责处理输入特征并输出边界框和类别概率。 初始化方法:设置了类别数量、隐藏层通道数、DFL通道数等,并定义了卷积层和动态头块。 前向传播方法:处理输入特征,生成边界框和类别概率,并在训练和推理模式下有不同的输出处理。 偏置初始化方法:为模型的输出层设置合适的偏置...