然而,LSKNet通过旋转敏感的卷积操作和注意力机制,有效地解决了这些问题,提高了目标检测的准确性。 LSKNet是一种改进的目标检测网络,具有处理旋转目标和自适应感受野的能力。通过引入注意力机制,该网络进一步提升了目标检测的准确性。我们将其引入到YoloV8网络,进一步探索LSKNet在Yolo系列框架的应用,优化网络的性能。
Head部分相比Yolov5改动较大,直接将耦合头改为类似Yolo的解耦头结构(Decoupled-Head),将回归分支和预测分支分离,并针对回归分支使用了Distribution Focal Loss策略中提出的积分形式表示法。之前的目标检测网络将回归坐标作为一个确定性单值进行预测,DFL将坐标转变成一个分布。 在这里插入图片描述 8.LSKNet的架构 该博客...
在本研究中,我们提出了一种基于改进YOLOv8的KLT芯片图像分割系统,旨在解决当前图像分割技术在KLT芯片检测中的应用瓶颈。KLT芯片作为一种广泛应用于电子设备中的关键组件,其精确检测与分割对于后续的质量控制和生产流程优化至关重要。通过对1400幅包含三类KLT芯片(KLT_32、KLT_43、KLT_64)的图像进行深度学习训练,我们希...
第③步:yolov8.yaml文件修改 在下述文件夹中创立yolov8-lsknet.yaml # Parameters nc: 80 # number of classes scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n' # [depth, width, max_channels] n: [0.33, 0.25, 1024] # ...
LSKNet核心思想是通过学习旋转不变的特征表示来提高目标检测的性能。在目标检测任务中,特别是遥感图像的目标检测,目标的旋转是一个常见的挑战。为了解决这个问题,LSKNet采用了一种新颖的旋转敏感的卷积操作,能够有效地捕捉到遥感图像中目标的旋转信息。
x = self.proj_1(x) x = self.activation(x) x = self.spatial_gating_unit(x) x = self.proj_2(x) x = x + shorcut return x 代码详见: Yolov8 引入ICCV 2023 | 南开大学提出LSKNet:遥感旋转目标检测新SOTA | LSKblockAttention助力小目标检测...
YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进-将主干特征提取网络Backbone改为LSKNet 人工智能算法研究 专注人工智能领域,擅长计算机视觉方向 2 人赞同了该文章 前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的...