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literal_eval(a) except: args[j] = a n = n_ = max(round(n * depth), 1) if n > 1 else n # depth gain if m in { Classify, Conv, ConvTranspose, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, SPPF, DWConv, Focus, BottleneckCSP, C1, C2, C2f, ELAN1, AConv, SPPELAN, C2f...
C2f_ContextGuided, C3_MSBlock, C2f_MSBlock, C3_DLKA, C2f_DLKA, CSPStage, SPDConv, RepBlock, C3_EMBC, C2f_EMBC, SPPF_LSKA, C3_DAttention, C2f_DAttention, C3_Parc, C2f_Parc, C3_DWR, C2f_DWR, RFAConv, RFCAConv, RFCBAMConv, C3_RFAConv, C2f_RFAConv, C3_RFCBAMConv, C2f...
论文提出了一个全卷积掩码自编码器框架和一个新的全局响应归一化(Global Response Normalization, GRN)层,用于增强 ConvNeXt 架构中通道间的特征竞争。这种自监督学习技术和架构改进的结合,形成了新的模型家族 ConvNeXt V2。
论文提出了一种新的神经网络架构 FasterNet,旨在通过提高浮点运算每秒(FLOPS)来实现更快的网络速度,同时不牺牲准确性。通过重新审视流行的卷积操作,发现深度可分离卷积(DWConv)等操作虽然减少了浮点运算(FLOPs),但频繁的内存访问导致了低效的FLOPS。为此,作者提出了一
VanillaNet,是一种强调简洁性和优雅设计的新型神经网络架构。VanillaNet 通过避免深度结构、跳过连接和复杂的操作(如自注意力机制),实现了在计算机视觉任务中与深度复杂网络相当的性能,同时具有更高的效率和可部署性。
骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构,并对不同尺度模型调整了不同的通道数。 属于对模型结构精心微调,不再是无脑一套参数应用所有模型,大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了 ...
属于对模型结构精心微调,不再是无脑一套参数应用所有模型,大幅提升了模型性能。不过这个 C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了 02 Head Head部分较yolov5而言有两大改进:1)换成了目前主流的解耦头结构(Decoupled-Head),将分类和检测头分离 2)同时也从 Anchor-Based 换成了 Anchor-Free ...
电子摄像头分割系统源码&数据集分享 [yolov8-seg-C2f-RFCBAMConv等50+全套改进创新点发刊_一键训练教程_Web前端展示]【关注】我们并且【一键三连】后评论区留言私发 【图像分割源码+WebUI界面+50种创新点源码、数据集、训练、调试教程】链接,感谢大家的支持!, 视频播放量