而YOLOv8则是抛弃了Anchor-Base方法使用Anchor-Free方法,找到了一个替代边长比例的匹配方法,TaskAligned。为与NMS搭配,训练样例的Anchor分配需要满足以下两个规则: 正常对齐的Anchor应当可以预测高分类得分,同时具有精确定位; 不对齐的Anchor应当具有低分类得分,并在NMS阶段被抑制。基于上述两个目标,TaskAligned设计了一个...
DETR [3]将Transformer结构应用于目标检测任务,重建了检测管道并消除了许多手动设计的部分和NMS组件,简化了模型设计和整体流程。结合可变形卷积的稀疏采样能力和Transformer的全局关系建模能力,Deformable DETR [61]提高了收敛速度,同时提高了模型的速度和准确性。DINO [56]第一次引入了对比去噪、混合查询选择和一个前瞻...
而YOLOv8则是抛弃了Anchor-Base方法使用Anchor-Free方法,找到了一个替代边长比例的匹配方法,TaskAligned。 为与NMS搭配,训练样例的Anchor分配需要满足以下两个规则: 正常对齐的Anchor应当可以预测高分类得分,同时具有精确定位; 不对齐的Anchor应当具有低分类得分,并在NMS阶段被抑制。基于上述两个目标,TaskAligned设计了一...
而YOLOv8则是抛弃了Anchor-Base方法使用Anchor-Free方法,找到了一个替代边长比例的匹配方法,TaskAligned。 为与NMS搭配,训练样例的Anchor分配需要满足以下两个规则: 正常对齐的Anchor应当可以预测高分类得分,同时具有精确定位; 不对齐的An...
为与NMS搭配,训练样例的Anchor分配需要满足以下两个规则: 正常对齐的Anchor应当可以预测高分类得分,同时具有精确定位; 不对齐的Anchor应当具有低分类得分,并在NMS阶段被抑制。基于上述两个目标,TaskAligned设计了一个新的Anchor alignment metric 来在Anchor level 衡量Task-Alignment的水平。并且,Alignment metric 被集成在...
为与NMS搭配,训练样例的Anchor分配需要满足以下两个规则: 正常对齐的Anchor应当可以预测高分类得分,同时具有精确定位; 不对齐的Anchor应当具有低分类得分,并在NMS阶段被抑制。基于上述两个目标,TaskAligned设计了一个新的Anchor alignment metric 来在Anchor level 衡量Task-Alignment的水平。并且,Alignment metric 被集成在...
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...
非极大值抑制(NMS):合并重叠文本框 文本行合并:将相邻文本框合并为文本行 语言模型校正:使用统计语言模型修正识别错误 6. 应用场景与案例分析 6.1 文档数字化 YOLOv8 OCR可用于: 扫描文档的文字提取 PDF/图片转可编辑文本 表格数据提取 ...
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...
为与NMS搭配,训练样例的Anchor分配需要满足以下两个规则: 正常对齐的Anchor应当可以预测高分类得分,同时具有精确定位; 不对齐的Anchor应当具有低分类得分,并在NMS阶段被抑制。基于上述两个目标,TaskAligned设计了一个新的Anchor alignment metric 来在Anchor level 衡量Tas...