重点:通过本专栏的阅读,后续你可以结合自己的小目标检测数据集,在网络不同位置(Backbone、head、detect、loss等)进行魔改,实现小目标涨点和创新!!! 1.小目标检测介绍 1.1 小目标定义 1)以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例,小目标是指小于32×32个像素点(中物体是指32*32-96*96,大物体是指大于96*96...
这篇论文全面回顾了YOLO(You Only Look Once)目标检测算法的发展历程,重点关注了YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10。 作者分析了这些版本在架构改进、性能提升以及适用于边缘部署方面的进展。YOLOv5引入了重要的创新,如CSPDarknet Backbone 网和Mosaic增强,平衡了速度和精度。YOLOv8在此基础上加强了特征提取和 Anchor-Free 点...
Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; PAN-FPN:毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3...
以下是在ImageNet的比较结果: 表2.不同backbone的各种网络在准确度,Bn Ops,BFLOP/s和FPS上的比较 每个网络都使用相同的设置进行训练,并在256×256的图像上进行单精度测试。 运行时间是在Titan X上用256×256图像进行测量的。因此,Darknet-53可与最先进的分类器相媲美,但浮点运算更少,速度更快。 Darkn...
2.1 特征提取 Backbone 2.2 特征金字塔(feature pyramid networks) 2.3 输出检测部分——FCN 2.4 Things We Tried That Didn’t Work 三、小结 一、Yolo 3 简介 Yolo 3【1】是一款2018年推出的简单、高效的目标检测算法,它仅用卷积层,实现了一个全卷积网络(Fully Convolutional Network,FCN)。在它的整个设计和实...
作者分析了这些版本在架构改进、性能提升以及适用于边缘部署方面的进展。YOLOv5引入了重要的创新,如CSPDarknet Backbone 网和Mosaic增强,平衡了速度和精度。YOLOv8在此基础上加强了特征提取和 Anchor-Free 点检测,提高了灵活性和性能。 YOLOv10代表了向前的一大步,无需NMS训练、空间通道解耦下采样和大核卷积,在减少...
第一，创新主干特征提取网络，将整个Backbone改进为其他的网络，比如这篇文章中的整个方法，直接将Backbone...
Integrating Swin Transformer at the P3 Position of the Backbone FPN: Introducing the Swin Transformer40 at the P3 position of the Backbone improves the model’s feature extraction and generalization capabilities, aiming to enhance the detection of small and multi-scale objects. 4. Introducing GAM ...
2.1 新建ultralytics/nn/backbone/transxnet.py 核心代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 classOSRAAttention(nn.Module):###OSRAdef__init__(self,dim,num_heads=1,qk_scale=None,attn_drop=0,sr_ratio=1,):super().__init__()assert dim%num_heads==0,f"dim ...
本文提出了一种简单有效的可变形的自注意力模块,并在此模块上构造了一个强大的Pyramid Backbone,即可变形的注意力Transformer(Deformable Attention Transformer, DAT),用于图像分类和各种密集的预测任务。研究者们让所有 query 都跟同一组 key 和 value 交互,通过对每个输⼊图像学习⼀组偏移量,移动 key 和 value ...