我们首先开启一次训练,看下其结构,我打算将SCconv模块加入到Conv与C2f之间 可以看到,模块的输入维度是由上一个模块的输出维度所确定的,以C2f模块为例,其输入维度即为Conv的输出维度64,那么我们要将SCConv模块加入到Conv与C2f之间的话,就需要让SCConv的输入维度为64(对应Conv的输出维度),让SCConv的输出维度为64(...
YOLOv8涨点技巧:一种新颖的多尺度特征融合iAFF,适配小目标检测 💡💡💡本文全网独家改进:1)引入了一种新颖的多尺度特征融合iAFF;2)为了轻量级部署,和GhostConv有效结合在边缘端具有竞争力的准确性 💡💡💡在YOLOv8中如何使用 1)iAFF加入Neck替代Concat; 2)Conv替换为GhostConv; 3)加入C3Ghost; 1。原理介...
💪 Timm库,强大的后盾,轻松替换主干网络! 📚 ConvNextV2,arxiv2023的新宠,YOLOv8的新篇章! 🏆 SwimTransformer,ICCV2021的最佳论文,YOLOv8的卓越选择! 🎯 RepViT,从ViT视角重新审视移动端CNN,YOLOv8的全新视角! 👻 GhostV2,2022年的新星,YOLOv8的幽灵守护者! 🌪️ G-Ghost,2022年的风暴,YOLOv8的...
因此先把backbone部分按照顺序放在同一列,并用箭头依次连接,如下图。 如果这里添加了注意力机制或者修改了主干网络,仍然是按照顺序,替换或者添加相应的部分,比如下面的yaml文件,更改了GhostConv和C3Ghost,添加了CBAM注意力机制,主干结构如下图 根据这个yaml,可以看到大部分的Conv都被GhostConv替换,C2f全部被C3Ghost替换...
Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, SPPF, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv, BottleneckCSP, C3, C3TR, C3SPP, C3Ghost, nn.ConvTranspose2d, DWConvTranspose2d, C3x}: c1, c2 = ch[f], args[0] if c2 != no: # if not output ...
self.cv2 = Conv(c_, c_, 5, 1, None, c_, act=act) 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_...
Conv2d(3, output_channel, 3, 2, 1, bias=False) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(output_channel) self.act1 = nn.ReLU(inplace=True) input_channel = output_channel # building inverted residual blocks stages = [] block = GhostBottleneck for cfg in self.cfgs: layers = [] for k, exp_size...
通过引入轻量化卷积GhostConv, 在保证网络准确性的同时进一步减少资源消耗。最后, 将深层特征提取分支与浅层输入分支通过Concat操作进行拼接融合, 获得更加详细的全局特征, 缓解因城市车辆尺寸差异较大所导致的漏检现象, 实现更加全面的深度特征提取。 2.3 损失函数改进...
(self, x): """ ghost module forward """ res = self.avgpool2d(x) res = self.short_conv(res) res = self.gate_fn(res) x1 = self.primary_conv(x) x2 = self.cheap_operation(x1) out = torch.cat([x1, x2], dim=1) out = out * F.interpolate(res, size=out.shape[-2:], ...
()c_=c1//2# hidden channelsself.cv1=Conv(c1,c_,1,1)self.cv2=Conv(c_*4,c2,1,1)self.m=nn.MaxPool2d(kernel_size=k,stride=1,padding=k//2)defforward(self,x):"""Forward pass through Ghost Convolution block."""x=self.cv1(x)y1=self.m(x)y2=self.m(y1)returnself.cv2(torch...