近期,我们创新性地将Swin Transformer这一前沿的Transformer架构引入到YoloV8目标检测模型中,通过替换其原有的主干网络,实现了检测性能的显著提升,为YoloV8系列模型注入了新的活力。 改进亮点概述: 强大的特征提取能力:Swin Transformer以其自注意力机制和层次化的设计,能够更加有效地捕获图像中的上下文信息和细粒度特征...
YOLOv8 Swin Transformer模型的优势 更高的检测精度:Swin Transformer通过其强大的特征提取能力,能够为YOLOv8提供更丰富的图像特征,从而提高检测精度。 更快的检测速度:虽然Swin Transformer在单个窗口上的计算量较大,但其分层窗口机制使得整体计算效率得到提升,有助于YOLOv8实现更快的检测速度。 更强的泛化能力:由于Sw...
与之前最先进的基于 Transformer 的架构(即 DeiT [60])相比,Swin Transformers 明显优于具有相似复杂性的对应 DeiT 架构:Swin-T (81.3%) 比 DeiT-S (79.8%) + 1.5% ) 使用 2242 输入,Swin-B (83.3%/84.2%) 使用 输入,分别超过 DeiT-B (81.8%/83.1%) +1.5%/1.1%。 与最先进的 ConvNets,即 RegNet...
在视觉Transformer中应用聚焦线性注意力模块,可以扩大模型的感受野,使其能够更好地捕捉到长程依赖关系。此外,该模块可以作为一个插件模块,方便地应用于各种现代视觉Transformer架构中。 FLatten Transformer在多个先进的视觉Transformer模型上进行了实现和验证,包括DeiT、PVT、PVT-v2、Swin Transformer和CSwin Transformer等。实...
精度高:Swin Transformer 在 ImageNet 等多个数据集上取得了良好的精度表现。 通用性强:Swin Transformer 可以应用于图像分类、目标检测、语义分割等多种视觉任务。 由于Swin Transformer 的上述优点,使其成为 YOLOv8 中替换主干网络的理想选择。 2. 原理详解 ...
实验表明,我们的VOLO在Cityscapes验证集上获得了84.3%的平均交并比(mIoU)分数,比之前的最佳结果(由SegFormer-B5[64]获得)高出0.3%。在ADE20K验证集上,我们获得了54.3%的mIoU分数,大幅提升了在ImageNet-22k上预训练的Swin Transformer[37]所实现的当前最佳结果(53.5%)。
Swin Transformer是 一种基于Transformer的图像识别模型,通过引入了层次化的Transformer结构,以小的窗口进行局部自注意力计算,有效减少了计算资源的消耗。Swin Transformer在植物病害识别上的应用,展示了其在处理高分辨率农业图像时的高效性和准确性。 随着研究的深入,大量专门针对植物叶片病害的数据集被开发和公开,这些数据...
Swin Transformer是一种基于Transformer[4]的新型网络架构,它将图像分割为多个小块并在这些块上应用自注意力机制,能够更有效地捕捉图像中的局部细节和全局上下文信息。Swin Transformer在行人和车辆检测任务中表现出色,尤其是在处理遮挡和复杂场景时的性能优于传统CNN模型。
具体来说,视觉Transformer(ViTs)依赖于全局自注意力,而全局自注意力相对于输入图像分辨率具有二次复杂性,使得在低功耗移动设备上的部署不切实际[31]。因此,卷积神经网络(CNNs)仍然是移动设备上实时部署的首选,主要是因为卷积操作计算效率高[15, 39]。然而,CNN的一个主要限制是它们依赖于局部连接和固定权重,这可能...
双动态令牌混合器(D-Mixer):D-Mixer是该模型的基本构建块,它通过结合自注意力和卷积,为Transformer模型提供了强大的泛化能力。通过堆叠多个D-Mixer,可以进一步增强模型的性能。 高效性能:在ImageNet-1K图像分类任务中,与Swin-T相比,TransXNet-T在top-1准确率上提高了0.3%,同时计算成本不到Swin-T的一半。这表明该...