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如何檢測(cè)小目標(biāo)？這個(gè)一直是比較頭疼的問題，如果都是小目標(biāo)還好說(shuō)，我們可以采用切圖的方式，如果是數(shù)據(jù)集的目標(biāo)尺寸差別比較大，這樣就沒有辦法切圖了。 首先，我們先分析為什么小目標(biāo)檢測(cè)不到。假如640×640的圖像，有一個(gè)20×20的目標(biāo)物體，我們從yolov8的框架中可
本文嘗試使用Mamba的VSSBlock替換YoloV8的Bottleneck，打造最新的Yolo-Mamba網(wǎng)絡(luò)。 在醫(yī)學(xué)圖像分析的最新進(jìn)展中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和視覺轉(zhuǎn)換器（ViT）都取得了顯著的基準(zhǔn)成績(jī)。前者通過其卷積操作在捕獲局部特征方面表現(xiàn)出色，而后者則通過利用自注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)了出色的全局
特征上采樣是現(xiàn)代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中的關(guān)鍵操作，例如特征金字塔。其設(shè)計(jì)對(duì)于密集預(yù)測(cè)任務(wù)，如目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義/實(shí)例分割至關(guān)重要。在本研究中，我們提出了一種稱為內(nèi)容感知特征重組（CARAFE）的通用、輕量級(jí)且高效的操作符，以實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。CARAFE具有以下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：
項(xiàng)目參考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 研究背景與意義 隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像分割成為了一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。圖像分割可以將圖像中的不同對(duì)象或區(qū)域進(jìn)行有效的分離，對(duì)于許多應(yīng)用領(lǐng)域具有重要的意義，如醫(yī)學(xué)圖像分析、自動(dòng)駕駛、智
項(xiàng)目參考AAAI Association for the Advancement of Artificial Intelligence 研究背景與意義 番茄是全球重要的蔬菜作物之一，具有廣泛的經(jīng)濟(jì)和營(yíng)養(yǎng)價(jià)值。然而，番茄病蟲害的嚴(yán)重威脅導(dǎo)致了產(chǎn)量和質(zhì)量的損失。因此，開發(fā)一種高效準(zhǔn)確的番茄病蟲害檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)
YOLOv9原文鏈接戳這里，原文全文翻譯請(qǐng)關(guān)注B站Ai學(xué)術(shù)叫叫首er B站全文戳這里！ 詳細(xì)的改進(jìn)教程以及源碼，戳這！戳這??！戳這?。?！B站：AI學(xué)術(shù)叫叫獸 源碼在相簿的鏈接中，動(dòng)態(tài)中也有鏈接，感謝支持！?？蒲羞b遙領(lǐng)先！ 截止到發(fā)稿時(shí)，B站YOLOv8最新改進(jìn)系列的源碼包，已
? 特征金字塔網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)代識(shí)別系統(tǒng)中的一種基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可有效地用于檢測(cè)不同尺度的物體。 SSD ?是最早使用特征金字塔結(jié)構(gòu)表示多尺度特征信息的方法之一， FPN ?則依賴于自下而上的特征金字塔結(jié)構(gòu)，通過建立自上而下的路徑和橫向連接從多尺度高級(jí)語(yǔ)義特征圖中獲取特
??????? 本文改進(jìn)：MobileNetV3的創(chuàng)新點(diǎn)包括：使用自適應(yīng)瓶頸寬度、借鑒SENet中的Squeeze-and-Excitation機(jī)制、引入h-swish激活函數(shù)等。 ???????YOLOv8改進(jìn)專欄： 學(xué)姐帶你學(xué)習(xí)YOLOv8，從入門到創(chuàng)新，輕輕松松搞定科研； 論文：https://arxiv.org/pdf/1905.02244.pdf? MobileNetV1、V2、V3都是G
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其是計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要捕捉圖像中的多尺度特征以實(shí)現(xiàn)有效的特征表征。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，研究人員不斷開發(fā)新的模塊和結(jié)構(gòu)來(lái)改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。通道注意力模塊是一種有效的方法，旨在為每個(gè)通道分配權(quán)重，使網(wǎng)絡(luò)關(guān)注更重要的通
