YoloV8改进策略:将FasterNet与YoloV8深度融合,打造更快更强的检测网络 fastternet,这是一种新的神经网络家族,它在各种设备上获得了比其他网络更高的运行速度,而不影响各种视觉任务的准确性。 在这里插入图片描述 Yolov8网络详解与实战(附数据集) Yolov8网络详解与实战(附数据集) 发布...
CMSRCNN[34]以Faster R-CNN为主干网络,并引入上下文信息和多尺度特征来检测人脸。Zhang等人[25]设计了一个基于SSD结构的轻量级网络FaceBoxes,通过32倍下采样快速缩小特征图尺寸,并使用多尺度网络模块在网络的宽度和深度维度上增强特征。SRN[35]在通用目标检测算法RefineDet[36]和RetinaNet[6]的基础上进行了改进,通过...
成功的目标检测方法主要基于以卷积神经网络(CNN)为主干网络,并结合两阶段(例如Fast/Faster R-CNN[4]、[5])或单阶段(例如SSD[6]和YOLO[7])框架。然而,由于目标尺寸的不确定性,单一特征尺度无法满足高精度识别性能的要求。为此,提出了基于网络内特征金字塔的方法(例如SSD[6]和FFP[8]),这些方法有效且高效地取得...
YoloV8改进策略:将FasterNet与YoloV8深度融合,打造更快更强的检测网络 fastternet,这是一种新的神经网络家族,它在各种设备上获得了比其他网络更高的运行速度,而不影响各种视觉任务的准确性。 在这里插入图片描述 Yolov8网络详解与实战(附数据集) Yolov8网络详解与实战(附数据集) 在这里插入图片描述发布...
YoloV8改进策略:基于分层注意力的FasterViT,让YoloV8实现性能的飞跃这篇文章向大家展示如何使用FasterViT改进YoloV8,我尝试了几种方法,选出了三种效果比较好的方法推荐给大家。 FasterViT结合了cnn的快速局部表示学习和ViT的全局建模特性的优点。新提出的分层注意力(HAT)方法将具有二次复杂度的全局自注意力分解为具有减...
首先使用FasterNet Block和Slim-Neck结构对Bockbone和Neck进行结构优化,减少冗余计算和内存访问,解决特征冗余导致的检测精度低的问题;其次使用自研检测头Detect_G提高模型检测的速度和精度;最后引入基于跨空间多尺度的注意力(EMA)机制提高对小目标检测缺陷的关注度。利用北京大学实验室公开发布的PCB缺陷数据集进行实验。
resn:n代表数字,有res1,res2, … ,res8等等,表示这个res_block里含有多少个res_unit。这是yolo_v3的大组件,yolo_v3开始借鉴了ResNet的残差结构,使用这种结构可以让网络结构更深(从v2的darknet-19上升到v3的darknet-53,前者没有残差结构)。对于res_block的解释,可以在图1的右下角直观看到,其基本组件也是DBL...
针对现有的口罩佩戴检测模型无法较好平衡检测精度与速度,参数量较大,漏检和误检率高等问题,提出了一种轻量级的口罩佩戴检测算法FLM-YOLOv8。首先,使用轻量级FasterNet替换YOLOv8n的主干特征提取网络,提升网络检测速度;其次,融合FasterNet Block改进C2f模块,降低模型计算复杂度;然后,提出SPPF-LSKA结构,增强模型的特征表达...
为了提供RT-DETR的可扩展版本,将ResNet网替换为HGNetv2。使用depth multiplier和width multiplier将Backbone和混合编码器一起缩放。因此,得到了具有不同数量的参数和FPS的RT-DETR的两个版本。 对于混合编码器,通过分别调整CCFM中RepBlock的数量和编码器的嵌入维度来控制depth multiplier和width multiplier。值得注意的是,...
针对无人机图像目标像素低,背景复杂,模型部署难等问题,提出一种基于YOLOv8的轻量级多尺度特征融合小目标检测算法.为了降低网络参数量,提高模型检测速度,使用fasternetblock替换C2f的bottleneck,构建轻量化特征提取模块FasterC2f;为了增强模型多尺度特征融合能力,设计全新的聚焦扩散特征金字塔结构,使颈部网络每层特征图都聚焦...