YoloV8改进策略：EfficientViT，高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV8的速度和精度，打造高效的Yol...
YoloV8改进策略:Hiera改进YoloV8,实现精度和速度的双提升! YoloV8改进策略:EfficientViT,高效的视觉transformer与级联组注意力提升YoloV8的速度和精度,打造高效的YoloV8 YoloV8改进策略:LSKNet加入到YoloV8中,打造更适合小目标的YoloV8 YoloV8改进策略:RepViT改进YoloV8,轻量级的Block助力YoloV8实现更好的移动性 YoloV...
config_file: ":/yolov8n_efficientvit_sam_l0_vit_h.yaml" - model_name: "yolov8n-oiv7-r20240529" config_file: ":/yolov8n_oiv7.yaml" - model_name: "yolov8n-pose-r20231103" config_file: ":/yolov8n_pose.yaml" - model_name: "yolov8n-seg-r20230620" @@ -160,18 +172,28...
模型架构:tiny_encoder.py 定义了 TinyViT 模型的架构,结合了卷积和自注意力机制,适用于高效的图像处理任务。 性能基准测试:benchmarks.py 提供了基准测试工具,用于评估不同模型在各种格式下的速度和准确性。 分割验证:val.py 实现了快速 SAM 分割模型的验证逻辑,确保模型在分割任务中的性能。 文件功能整理表 文件...
Initialize the Sam class to predict object masks from an image and input prompts. Note: All forward() operations moved to SAMPredictor. Args: image_encoder (ImageEncoderViT): The backbone used to encode the image into image embeddings.
理论部分详见:CNN 与 ViT 的完美结合 | TransXNet: 结合局部和全局注意力提供强大的归纳偏差和高效感受野 - 知乎 (zhihu.com) 2. TransXNet加入YOLOv8 2.1 新建ultralytics/nn/backbone/transxnet.py 核心代码: 代码语言:javascript 复制 classOSRAAttention(nn.Module):###OSRAdef__init__(self,dim,num...
EfficientViT Building Block Macro Architecture 11.项目核心源码讲解(再也不用担心看不懂代码逻辑) 11.1 web.py 代码核心部分说明: 11.2 ultralytics\trackers\byte_tracker.py 11.3 utils.py 代码说明: 11.4 ultralytics\nn\autobackend.py 代码注释说明: 11.5 ultralytics\models\fastsam_init_.py 注释说明: ...
with high accuracy. It supports efficient hybrid encoding, IoU-aware query selection, and adaptable inference speed. Attributes: model (str): Path to the pre-trained model. Defaults to 'rtdetr-l.pt'. """def __init__(self, model="rtdetr-l.pt") ->None:""" ...
在cityscape上,efficientvit提供了比SegFormer高2.5个mIoU,同时降低了69.6%的计算成本。在ImageNet上,efficientvit在584M mac上实现了79.7%的top1精度,优于efficientnet - b1的精度,同时节省了16.6%的计算成本。与现有的以减少参数大小或mac为目标的移动ViT模型[Mobile-former,Mobilevit,NASVit]不同,本文的目标是减少...
提出了一种新的无需降维的高效多尺度注意力(efficient multi-scale attention, EMA)。请注意,这里只有两个卷积核将分别放置在并行子网络中。其中一个并行子网络是一个1x1卷积核,以与CA相同的方式处理,另一个是一个3x3卷积核。为了证明所提出的EMA的通用性,详细的实验在第4节中给出,包括在CIFAR-100、ImageNet-...