本文将FLatten Transformer的线性注意力机制引入YoloV8,重构YoloV8的模块。 YoloV8官方测试结果 YOLOv8l summary (fused): 268 layers, 43631280 parameters, 0 gradients, 165.0 GFLOPs Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 29/29 [ all 230 1412 0.922 0.957 0....
FastViT是一种混合ViT架构,它通过引入一种新型的token混合运算符RepMixer来达到最先进的延迟-准确性权衡。RepMixer通过消除网络中的跳过连接来降低内存访问成本。FastViT进一步应用训练时间过度参数化和大核卷积来提高准确性,并根据经验表明这些选择对延迟的影响最小。实验结果表明,FastViT在移动设备上的速度比最近的混合...
FastViT是一种混合ViT架构,它通过引入一种新型的token混合运算符RepMixer来达到最先进的延迟-准确性权衡。RepMixer通过消除网络中的跳过连接来降低内存访问成本。FastViT进一步应用训练时间过度参数化和大核卷积来提高准确性,并根据经验表明这些选择对延迟的影响最小。实验结果表明,FastViT在移动设备上的速度比最近的混合...
如果你喜欢这种模型结构图风格,可以查看 MMYOLO 里面对应算法 README 中的模型结构图,目前已经支持了 YOLOv5、YOLOv6、YOLOX、RTMDet 和 YOLOv8。 MMYOLO 中重构的 YOLOv8 模型对应结构图如下所示: 详细地址为:https://github.com/open-mmlab/mmyolo/blob/dev/configs/yolov8/README.md 在暂时不考虑 Head ...
MMYOLO 中重构的 YOLOv8 模型对应结构图如下所示: 详细地址为:https://github.com/open-mmlab/mmyolo/blob/dev/configs/yolov8/README.md 在暂时不考虑 Head 情况下,对比 YOLOv5 和 YOLOv8 的 yaml 配置文件可以发现改动较小。 左侧为 YOLOv5-s,右侧为 YOLOv8-s ...
改进YOLOv8网络,在主干网络中引入C2fCA模块,减轻噪声带来的干扰,提高了模型的特征提取能力;重构模型的Neck端减轻复杂度,平衡检测的准确性和实时性,实现了检测器更高的计算成本效益;优化目标边界框损失函数,提高模型的泛化能力并加速收敛。使用白天与夜间车辆...
其中IoUfocaler是重构后的focer -IoU, IoU是为原IoU值,[d, u]∈[0,1]。通过调整d和u的值,我们可以使IoUfocaler关注的焦点不同回归样本。其损失定义如下: IoU的边界盒回归损失函数,分别为LFocaler−GIoU、LFocaler−DIoU、LFocaler−CIoU、LFocaler−EIoU和LFocaler−SIoU如下: ...
此外YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8在评估和部署过程中使用了不同的后处理配置，因而可能造成评估结果虚高，而这些模型在PaddleYOLO中实现了统一，保证实际部署效果和模型评估指标的一致性，并对这几类模型的代码进行了重构，统一了代码风格，提高了代码易读性。下面的讲解内容也将围绕PaddleYOLO相关测试数据进行分析。
此外 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7 和 YOLOv8 在评估和部署过程中使用了不同的后处理配置,因而可能造成评估结果虚高,而这些模型在 PaddleYOLO 中实现了统一,保证实际部署效果和模型评估指标的一致性,并对这几类模型的代码进行了重构,统一了代码风格,提高了代码易读性。下面的讲解内容也将围绕 PaddleYOLO 相关测试数据...
更加聚焦的IoU损失Focaler-IoU,能够在不同的检测任务中聚焦不同的回归样本,使用线性区间映射的方法来重构IoU损失 二次创如何结合Shape ...