Ghost Module分为两步操作来获得与普通卷积一样数量的特征图: Step1:少量卷积(比如正常用128个卷积核,这里就用64个,从而减少一半的计算量); Step2:cheap operations,用图中的Φ表示,Φ是诸如33、55的卷积,并且是逐个特征图的进行卷积(Depth-wise convolutional,深度卷积)。 class GhostConv(nn.Module): # Ghost...
分别获取6次下采样后的后4个送入Neck部分，来提高小目标的召回，但也损失了性能，p6版本不在本文讨论...
yolov8-ghost-p2.yaml 和 yolov8-ghost-p6.yaml:这些文件是针对特定大小输入的Ghost模型变体配置。yolo...
接下來,對 P5 進行一次雙線性插值將其放大,與經過捲積的 C4 相加得到 P4,同樣的方法得到 P3。此外,還對 P5 進行了捲積得到 P6,對 P6 進行捲積得到 P7。 使用FPN 的原因:更深層的特徵圖能生成更robust的 mask,而更大的 prototype mask 能確保最終的 mask 質量更高且更好地檢測到小物體。又想特徵深,又...
提供了一个全新的 SOTA 模型,包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于满足不同场景需求 01 Backbone 骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度...
提供了一个全新的 SOTA 模型,包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于满足不同场景需求 01 Backbone 骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度...
Ultralytics v8.1.0 is a testament to a year of innovation, with the integration of Oriented Object Detection, enhanced classification models, and a strong focus on user experience and community engagement. We thank our users and contributors for their invaluable support and look forward to another...
def forward(self, x):"""Forward propagation through a Ghost Bottleneck layer with skip connection."""y = self.cv1(x)returntorch.cat((y, self.cv2(y)), 1) class RepConv(nn.Module):"""Repeated Convolution."""def __init__(self, c1, c2, k=3, s=1, g=1, act=True):"""Initia...
提供了一个全新的 SOTA 模型,包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于 YOLACT 的实例分割模型。和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于满足不同场景需求 01 Backbone 骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度...
HyperAI超神经官网现已上线了「YOLOv10 实时端到端目标检测」教程，无需输入任何命令，一键克隆即可立即...