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首先要介紹 Atrous Convolution(空洞卷積) ，它是一種增加感受野的方法。 空洞卷積 和普通的卷積操作不同的地方在于卷積核中按照一定的規(guī)律插入了一些（rate-1）為零的值，使得感受野增加，而無需通過減小圖像大小來增加感受野。 空洞空間卷積池化金字塔（Atrous Spatial Pyram
本文給大家?guī)淼母倪M機制是利用多層次特征融合模塊 （SDI） 配上經(jīng)典的加權(quán)雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò) Bi-FPN 形成一種全新的Neck網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，從而達到二次創(chuàng)新的效果，其中 （SDI） 模塊的主要思想是通過整合編碼器生成的層級特征圖來增強圖像中的語義信息和細節(jié)信息。 Bi-FPN 無
?? 本篇內(nèi)容 ：YOLOv5改進最新主干系列BiFormer：頂會CVPR2023即插即用，小目標(biāo)檢測漲點必備，首發(fā)原創(chuàng)改進，基于動態(tài)查詢感知的稀疏注意力機制、構(gòu)建高效金字塔網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，最新TransFormer改進結(jié)構(gòu)： BiFormer 重點 ：??????YOLOv5使用這個 創(chuàng)新點 在 數(shù)據(jù)集 改進做實驗： 即插即
【魔改YOLOv5-6.x（上）】：結(jié)合輕量化網(wǎng)絡(luò)Shufflenetv2、Mobilenetv3和Ghostnet 本文使用的YOLOv5版本為v6.1，對YOLOv5-6.x網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)還不熟悉的同學(xué)們，可以移步至：【YOLOv5-6.x】網(wǎng)絡(luò)模型源碼解析 另外，本文所使用的實驗環(huán)境為1個GTX 1080 GPU，數(shù)據(jù)集為VOC2007，超參數(shù)為hyp.scratch-low.yaml，訓(xùn)
芒果改進YOLOv8系列：改進特征融合網(wǎng)絡(luò) BiFPN 結(jié)構(gòu)，融合更多有效特征 在這篇文章中， 將 BiFPN 思想加入到 YOLOv8 結(jié)構(gòu)中 該版本為高效簡潔版，漲點多、還速度快（實際效果反饋） 本篇博客 不占用 高階專欄的總篇數(shù)計劃中 應(yīng)之前群友的要求，加一個 《補充篇》 ，僅僅是補充
?? 本篇內(nèi)容 ：YOLOv5/v7/v8改進最新主干系列BiFormer：頂會CVPR2023即插即用，小目標(biāo)檢測漲點必備，首發(fā)原創(chuàng)改進，基于動態(tài)查詢感知的稀疏注意力機制、構(gòu)建高效金字塔網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，最新TransFormer改進結(jié)構(gòu)： BiFormer 重點 ：??????YOLOv5｜YOLOv7｜YOLOv8 使用這個 創(chuàng)新點 在 數(shù)據(jù)集
本文給大家?guī)淼母倪M機制是利用 ASFF改進YOLOv5的檢測 頭 形成新的檢測頭 Detect_ASFF ，其主要創(chuàng)新是引入了一種自適應(yīng)的空間特征融合方式，有效地過濾掉沖突信息，從而增強了尺度不變性。經(jīng)過我的實驗驗證，修改后的檢測頭在所有的檢測目標(biāo)上均有大幅度的漲點效果，此
本文給大家?guī)淼母倪M機制是 ASF-YOLO（發(fā)布于2023.12月份的最新機制） ，其是特別設(shè)計用于細胞實例分割。這個模型通過結(jié)合空間和尺度特征，提高了在處理細胞圖像時的準(zhǔn)確性和速度。在實驗中， ASF-YOLO在2018年數(shù)據(jù)科學(xué)競賽 數(shù)據(jù)集上取得了卓越的分割準(zhǔn)確性和速度，達到了
? ? 第一步 各個代碼放入common.py中 ? 第二步 找到y(tǒng)olo.py文件里的parse_model函數(shù)，將類名加入進去 ? 第三步 修改 配置文件 ? 在我自己的數(shù)據(jù)集上跑了一下，發(fā)現(xiàn)?SPPCSPC的效果是最好的~~~ YOLOV5中默認使用的是最近鄰插值‘nearest’ ? ?若要改為雙線性插值只需在yaml文件中將
深度可分離卷積?????? 本文自研創(chuàng)新改進：改進1）保持 原始信息-深度可分離卷積(MDSConv) ， 解決了不能與原始特征層通道之間的信息交互的問題(如經(jīng)典的深度可分離卷積)； 改進2）提出快速的 全局感受野的空間金字塔?( Improve-SPPF )算法 ，融合局部感受野和全局感受野，
