SPD-Conv|亲测在红外弱小目标检测涨点明显,map@0.5 从0.755提升至0.878 1. 红外弱小目标数据集 Single-frame InfraRed Small Target 数据集大小:427张,进行3倍数据增强得到1708张,最终训练集验证集测试集随机分配为8:1:1 2.SPD-Conv 论文:https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf github:SPD-Conv/YOLO...
与步长卷积或池化操作类似,SPD-Conv会 “缩小” 特征图。然而,SPD-Conv 能最大限度地利用每个像素的信息,从而避免了无差别的信息丢失。 总之,SPD-Conv模块由SPD层和非步长卷积层组成。SPD层负责对特征图进行切片和拼接操作以实现下采样,而非步长卷积层则进一步改变特征图的维度。这种组合使得 SPD-Conv 能够有效地...
我们的代码和模型可以在github.com/facebookrese上找到。 YoloV8改进策略:WaveletPool解决小目标的混叠问题,提高小目标的检测精度 YoloV8改进策略:WaveletPool解决小目标的混叠问题,提高小目标的检测精度 抗混叠在小目标检测中扮演着重要的角色。通过研究ICCV 2023的最新论文,成功地引入了抗混叠技术到YoloV8改进中,提高...
矿物分类图像分割系统: yolov8-seg-SPDConv 1.研究背景与意义 参考博客 博客来源 研究背景与意义 随着全球矿产资源的不断开发与利用,矿物分类与识别在地质学、矿业、环境监测等领域的重要性日益凸显。传统的矿物分类方法多依赖于人工观察与经验判断,然而这种方法不仅耗时耗力,而且容易受到主观因素的影响,导致分类结果的...
YoloV8改进策略:SPD-Conv加入到YoloV8中,让小目标无处遁形 性能测试架构模型数据 SPD-Conv是一种新的构建块,用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度(SPD)层和一个非步长卷积(Conv)层组成。 AI浩 2024/10/21 4330 YoloV8改进策略:CoordConv给卷积加上坐标,从而使其具备了空间感知...
YoloV8改进策略:SPD-Conv加入到YoloV8中,让小目标无处遁形 性能测试架构模型数据 SPD-Conv是一种新的构建块,用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度(SPD)层和一个非步长卷积(Conv)层组成。 AI浩 2024/10/21 4840 YoloV8改进策略:IoU改进|Iou Loss最新实践|高效涨点|完整论文翻译...
fromultralytics.nn.attention.deformable_LKAimportC2f_deformable_LKAdefparse_model(d,ch,verbose=True):# 加入 C2f_deformable_LKAifmin(Classify,Conv,ConvTranspose,GhostConv,Bottleneck,GhostBottleneck,SPP,SPPF,DWConv,Focus,BottleneckCSP,C1,C2,C2f,C3,C3TR,C3Ghost,nn.ConvTranspose2d,DWConvTranspose2d...
1)SPD-Conv特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时优势明显; 2)引入Wasserstein Distance Loss提升小目标检测能力; 3)YOLOv8中的Conv用cvpr2024中的DynamicConv代替; 原创组合创新,可直接使用至其他小目标检测任务; 💡💡💡实验结果:在红外小目标检测任务中mAP由原始的0.755 提升至0.901 ...
To enhance the model’s capacity for extracting fine features of small objects and mitigate information loss during feature extraction, the convolution module is replaced in the backbone with space-to-depth convolution (SPD-Conv). Moreover, in the neck section, the self created GCU module is ...
我们的代码和模型可以在github.com/facebookrese上找到。 YoloV8改进策略:WaveletPool解决小目标的混叠问题,提高小目标的检测精度 YoloV8改进策略:WaveletPool解决小目标的混叠问题,提高小目标的检测精度 抗混叠在小目标检测中扮演着重要的角色。通过研究ICCV 2023的最新论文,成功地引入了抗混叠技术到YoloV8改进中,提高...