GELAN模块 YOLOv9提出了新网络架构——GELAN。GELAN通过结合两种神经网络架构,即结合用梯度路径规划(CSPNet)和(ELAN)设计了一种广义的高效层聚合网络(GELAN);GELAN综合考虑了轻量级、推理速度和准确度。 GELAN整体架构如上图所示。YOLOv9将ELAN的能力进行了泛化,原始ELAN仅使用卷积层的堆叠,而GELAN可以使用任何计算块作...
总体而言,在现有方法中表现最好的是轻量级模型YOLO MS-S、中等模型YOLO MS、通用模型YOLOv7 AF以及大型模型YOLOv8-X。与轻量级和中等模型YOLO MS相比,YOLOv9的参数减少了约10%,计算量减少了5~15%,但AP(平均精度)仍有0.4~0.6%的提升。与YOLOv7 AF相比,YOLOv9-C的参数减少了42%,计算量减少了21%,但AP仍然...
总体而言,在现有方法中表现最好的是轻量级模型YOLO MS-S、中等模型YOLO MS、通用模型YOLOv7 AF以及大型模型YOLOv8-X。与轻量级和中等模型YOLO MS相比,YOLOv9的参数减少了约10%,计算量减少了5~15%,但AP(平均精度)仍有0.4~0.6%的提升。与YOLOv7 AF相比,YOLOv9-C的参数减少了42%,计算量减少了21%,但AP仍然...
论文也是基于此模块分别构建了简易版YOLOv9模型:GELAN(-S/M/C)和完整版YOLOv9模型:YOLOv9(-S/M/C/E)。 1 模型结构 1.1 研究动机 YOLOv9的核心问题聚焦于多数方法都忽略了输入数据在前馈过程中可能具有不可忽略的信息损失量。下面是不同模型在深度空间中高维特征的可视化,以往的算法会造成信息丢失,导致...
原论文中RepNCSPELAN4的结构 ELAN-SPPmodels.common.SPPELAN: 该模块与早前yolo版本中的SPPF结构基本一致(可参考除以七:SPP和SPPF(in YOLOv5)),如下图。 SPPELAN ADownmodels.common.ADown: 该模块在yolov9-c.yaml与yolov9-e.yaml结构中出现,替代了模型中部分CBS模块。
为了与Vision Mamba(Vim)[44]进行公平的比较,我们向我们的模型添加了额外的块,以匹配tiny和small变种的参数数量(分别表示为ViL-T+和ViL-S+)。请注意,所需的计算量显著少于,因为以交替的方式遍历序列,而Vim在每个块中遍历序列两次。这一点在Vim使用优化的CUDA内核时仍然成立,而目前mLSTM还没有这样的优化内核,这...
1.1 模型介绍 在YOLOv1提出之前,R-CNN系列算法在目标检测领域中独占鳌头。R-CNN系列检测精度高,但是由于其网络结构是双阶段(two-stage)的特点,使得它的检测速度不能满足实时性,饱受诟病。为了打破这一僵局,涉及一种速度更快的目标检测器是大势所趋。
2 不得不谈的分类模型 在进入目标检测任务之前首先得学会图像分类任务,这个任务的特点是输入一张图片,输出是它的类别。 对于输入图片,我们一般用一个矩阵表示。 对于输出结果,我们一般用一个one-hot vector表示:,哪一维是1,就代表图片属于哪一类。 所以,在设...
1.1 模型介绍 1.2 网络结构 1.3 实现细节 1.4 性能表现 2. YOLOv2(2016) 2.1 改进部分 2.2 网络结构 2.3 性能表现 3. YOLOv3 (2018) 3.1 模型介绍 3.2 网络结构 3.3 改进部分 3.4 性能表现 4. YOLOv4(2020) 4.1 模型介绍 4.2 网络结构 4.3 改进部分 ...
更新:2024-6-6 官方已经开源了small和medium量级的GELAN和YOLOv9模型,根据官方给出的配置文件,笔者所实现的还是和官方有着明显不同,因此,本章所设计的GELAN-S仅供用于学习… 实时目标检测新SOTA-YOLOv9问世 深蓝学院 专注人工智能与自动驾驶的学习平台