YOLOF 与它的特征金字塔对应的 RetinaNet 取得了相当的结果，同时速度快2.5倍。在没有 transformer 层的...
将Transformer与CNN集成在一起,可以增强在目标检测任务中的特征提取,结合了CNN的空间层次和Transformer的全局上下文。Yu等人[28]提出了YOLOv5-TR用于集装箱和沉船检测。Aubard等人[3]展示了使用YOLOX可以实现5.5%的性能提升。作者的论文建议通过在_SPPP瓶颈_层末端的主干网络和 Neck 之间加入一个Transformer层(见图2)...
然而，这些方法在整合 Transformer 结构时，放弃了其核心优势，即强大的全局注意力机制和长序列处理能力，...
可变形大核注意力,即D-LKA Net,是近期提出的一种新型模型。 相关论文已发布在arxiv平台上,其指出医学图像分割在Transformer模型的助力下取得了明显进步,这类模型在处理深远和全局上下文信息时表现尤为出色。然而,随着模型计算需求的不断增长,其深度和分辨率能力受到了限制。目前,大多数处理方法都是对D体图像数据进行逐...
此外,可以预见未来 YOLO 系列会进一步吸收 transformer、更大规模的 backbone 等前沿技术,继续突破速度-精度的边界。YOLOX 为新一代 YOLO 指明了前进的道路。 疑问讨论 网络设计的原因 SW: 为什么想要分解 head?是因为分类和回归的分支具有不同的特性,分解会带来好处吗?
3463 9 23:07 App swin-transformer 目标检测 demo代码精讲 5645 1 42:09 App yolox代码逐行讲解-train 6121 13 49:35 App yolox-demo代码逐行讲解 2880 12 25:46 App yolox-loss损失函数,simOTA标签匹配代码2 2307 9 26:02 App yolox-最后一讲 3989 13 19:52 App yolox-损失函数,simOTA代码...
我们注意到有些高性能YOLO系列具有更大模型尺寸比如Scale-YOLOv4和YOLOv5-P6。当前基于Transformer的检测器将SOTA的准确度提升至60AP。由于时间和资源限制,本文中我们没有探讨这些重要特征。但它们已经在考虑中。 4 流媒体感知挑战第一名 WAD 2021的流媒体感知挑战是一个联合项目 ...
最新阿里巴巴研究员,基于自研平台,对YoloX检测框架进行了改进,并且效率更快,超越了Yolov6和PP-YoloE等网络。 01 概述 EasyCV是阿里巴巴开源的基于Pytorch,以自监督学习和Transformer技术为核心的 all-in-one 视觉算法建模工具。EasyCV在阿里巴巴集团内支撑了搜索、淘系、优酷、飞猪等多个BU业务,同时也在阿里云上服务了...
搞懂Transformer结构,看这篇PyTorch实现就够了 YOLO算法最全综述:从YOLOv1到YOLOv5 图像匹配大领域综述!涵盖 8 个子领域,近 20年经典方法汇总 一文读懂深度学习中的各种卷积 万字综述|核心开发者全面解读Pytorch内部机制 19个损失函数汇总,以Pytorch为例
Swin Transformer红外图像因为存在噪声大,对比度不佳等问题,容易导致目标检测时的精度降低,本文结合YOLOX和Swin Transformer,提出了一种改进的YOLOX的模型.改进的模型采用Swin Transformer替换YOLOX中的CSPDarknet主干提取网络,减少YOLOX中Neck和Head部分的激活函数以及标准化层,以提高特征的提取能力,优化网络结构.对改进...