Apollo9.0将会为大家带来单目两阶段视觉检测器yolox3d,相比于历史版本中的单目视觉yolo模型,本次在实现思路、训练代码、模型部署方面做了不少探索与优化工作。为了能让大家基于该框架更快更好地进行算法的二次开发,本文将以yolox模型为例子,向用户介绍如何在新版本Apollo中新增一款视觉检测模型进行2D目标检测任务。 本文...
1.6 验证环境 下载预训练模型,本文选用的是YOLOX-s,下载地址: https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases/download/0.1.1rc0/yolox_s.pth。 下载完成后,将预训练模型放到工程的根目录,如下图: 然后验证环境,执行: python tools/demo.py image -f exps/default/yolox_s.py -c ./yolox_s....
ViT-YOLO将 MHSA-Darknet 引入 YOLO，同时采用了增强的训练策略，如 TTA 和加权帧融合技术。然而，参数...
平台为开发者提供3D视觉领域免费课程、奥比中光独家资源与专业技术支持。点击加入3D视觉开发者社区,和开发者们一起讨论分享吧~ 或可微信关注官方公众号3D视觉开发者社区,获取更多干货知识哦。 http://weixin.qq.com/r/AB2psSvEpHbbrW-S90gS (二维码自动识别)...
就在大家质疑,Yolo如何进一步改进时,旷视科技发表了研究改进的Yolox算法。 大白对于Yolox文章和相关的代码,进行了学习,发现有很多改进的方式。 比如Decoupled Head、SimOTA等方式,效果还是非常不错的,很值得借鉴。 但因为很难直接可视化的学习,了解Yolox和之前Yolo相关算法的区别。
optional int32 apollo::perception::camera::yolox3d::Model3DParam::bin_num = 15 [default = 2] 在文件 model_param.proto 第39 行定义.◆ infooptional common::ModelInfo apollo::perception::camera::yolox3d::Model3DParam::info = 1 在文件 model_param.proto 第37 行定义....
我们特别设计了D-LKA Attention的2D和3D两种版本,其中3D版本在深度数据解析方面表现尤为出色。 目前,我们已经成功将deformable_LKA技术引入到yolov5中,通过核心代码的实现,我们期望能以此提升模型的性能。更多详情,请参见我们原创首发的相关介绍,了解如何通过可变形大核注意力实现模型性能的飞跃。
一张纵横交错的研究之网就此逐步铺展开来。纵向，面对始终向前推进的算法研究领域，夯实算法及代码积累之基；横向，开展半监督、自监督、3D激光雷达lidar和深度相机等多领域的目标检测，将通用物体检测结合新兴研究方向做深入探索。 “做得东西越来越多之后，把每一个方向都做得比较厉害而不是浅尝辄止，是比较困难的。
深度之眼 3D视觉工坊 2022-08-02 07:00 发表于江苏 近两年来目标检测领域的各个角度的优秀进展与YOLO进行了巧妙地集成组合(比如解耦头、数据增广、标签分配、Anchor-free机制等)得到了YOLOX。 YOLOX对比YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5系列,YOLOX取得了最佳性能,同时还拥有极具竞...
YOLOX检测头是YOLOX目标检测模型中的关键组成部分,它采用了创新的设计,显著提升了目标检测的准确性和效率。以下是关于YOLOX检测头的详细介绍: 一、解耦设计 YOLOX检测头采用了解耦设计,即将目标检测和分类任务分开处理。这种设计使得模型可以更加专注于各自的任务,从而提高了检测的准确性。具体来说,解耦检测头通过并行...