大模型YOLO(You Only Look Once)是一种先进的深度学习目标检测算法,由Joseph Redmon等人在2015年首次提出。YOLO主要用于目标检测领域(机器视觉子领域),通过单次查看即可完成对图像中物体的识别和定位,具有速度快、准确率高、可解释性强和适用性广等优点,是当前目标检测领域最重要的代表之一。 YOLO的基本特点 速度快:...
我们在这里就不细讲yolo的网络结构了,相比之下我认为yolo的损失函数的设计更有创见。 yolo的损失函数是这样的: \begin{aligned} loss &= \lambda_{\text {coord }} \sum_{i=0}^{S^{2}} \sum_{j=0}^{B} \mathbb{1}_{i j}^{\text {obj }}\left[\left(x_{i}-\hat{x}_{i}\right)^{...
模型结构 为了提高计算机视觉任务的性能,人们研究了各种注意力机制。然而以往的方法忽略了保留通道和空间方面的信息以增强跨维度交互的重要性。因此,liu提出了一种通过减少信息弥散和放大全局交互表示来提高深度神经网络性能的全局注意力机制。作者的目标是设计一种注意力机制能够在减少信息弥散的情况下也能放大全局维交互特...
YOLO改进系列之注意力机制(CloAttention模型介绍) 来自清华大学的团队提出的一篇论文CloFormer,作者从频域编码的角度认为现有的轻量级视觉Transformer中,大多数方法都只关注设计稀疏注意力,来有效地处理低频全局信息,而使用相对简单的方法处理高频局部信息。很少有方法尝试结合共享和上下文感知权重的优势来处理高频局部信息。模型...
在轻量级网络上的研究表明,通道注意力会给模型带来比较显著的性能提升,但是通道注意力通常会忽略对生成空间选择性注意力图非常重要的位置信息。因此,新加坡国立大学的提出了一种为轻量级网络设计的新的注意力机制,该机制将位置信息嵌入到了通道注意力中,称为Coordinate Attention(下文也称CA),该论文收录于CVPR2021。不同...
2020 年 4 月,YOLOv4 在悄无声息中重磅发布,在目标检测领域引起广泛的讨论。在 YOLO 系列的原作者Joseph Redmon宣布退出 CV 领域后,表明官方不再更新 YOLOv3。但在过去的两年中,AlexeyAB 继承了 YOLO 系列的思想和理念,在 YOLOv3 的基础上不断进行改进和开发,于今年 4 月发布 YOLOv4,并得到了原作者 Joseph...
ESE(Effective Squeeze and Extraction) layer是CenterMask模型中的一个block,基于SE(Squeeze and Extraction)改进得到。与SE的区别在于,ESE block只有一个fc层,(CenterMask : Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation)的作者注意到SE模块有一个缺点:由于维度的减少导致的通道信息损失。为了避免这种大模型的计算负担,...
A2AttentionA2Attention的核心思想是首先将整个空间的关键特征收集到一个紧凑的集合中,然后自适应地将其分布到每个位置,这样后续的卷积层即使没有很大的接收域也可以感知整个空间的特征。第一级的注意力集中操作…
YOLOv9模型发布了5个不同尺寸大小的模型,分别是YOLOv9-T轻量型,YOLOv9-s小型,YOLOv9-M中型模型,YOLOv9-C紧凑型,以及YOLOv9-E扩展型。 发布于 2024-05-17 07:12・IP 属地山东 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 更深度的互动交流 更高效的创作环境 立即登录/注册...
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