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論文題目：S 2 -MLPV2: IMPROVED SPATIAL-SHIFT MLP ARCHITECTURE FOR VISION
論文鏈接：S 2 -MLPV2: IMPROVED SPATIAL-SHIFT MLP ARCHITECTURE FOR VISION文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-672717.html
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SE-Net 是 ImageNet 2017（ImageNet 收官賽）的冠軍模型，是由WMW團隊發(fā)布。具有復(fù)雜度低，參數(shù)少和計算量小的優(yōu)點。且SENet 思路很簡單，很容易擴展到已有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如 Inception 和 ResNet 中。 我們可以看到，已經(jīng)有很多工作在空間維度上來提升網(wǎng)絡(luò)的性能。那么很自然想到，網(wǎng)絡(luò)是
論文地址： https://arxiv.org/abs/1811.11168 源碼地址：https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets 傳統(tǒng)的卷積操作是將特征圖分成一個個與卷積核大小相同的部分，然后進行卷積操作，每部分在特征圖上的位置都是固定的。這樣，對于形變比較復(fù)雜的物體，使用這種卷積的效果就可能不太
SE-Net 是 ImageNet 2017（ImageNet 收官賽）的冠軍模型，是由WMW團隊發(fā)布。具有復(fù)雜度低，參數(shù)少和計算量小的優(yōu)點。且SENet 思路很簡單，很容易擴展到已有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如 Inception 和 ResNet 中。 已經(jīng)有很多工作在空間維度上來提升網(wǎng)絡(luò)的性能，如 Inception 等，而 SENet 將關(guān)注點放在了特
論文地址 ：SA-Net: Shuffle Attention for Deep Convolutional Neural Networks 開源代碼 ：https://github.com/wofmanaf/SA-Net 當(dāng)前的 CNN 中的 attention 機制主要包括：channel attention 和 spatial attention，當(dāng)前一些方法（GCNet 、CBAM 等）通常將二者集成，容易產(chǎn)生 converging difficulty 和 heavy computation burden 的問題
上篇內(nèi)容： YOLOV2整體解讀 YOLOV3提出論文：《Yolov3: An incremental improvement》 這張圖講道理真的過分了?。?！我不是針對誰，在座的各位都是** 故意將yolov3畫到了第二象限 終于到V3了，最大的改進就是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使其更適合小目標(biāo)檢測 特征做的更細致，融入多持續(xù)特征圖信息來
??一、主干網(wǎng)絡(luò)改進（持續(xù)更新中）???? ??二、輕量化網(wǎng)絡(luò)（持續(xù)更新中）???? ??三、注意力機制（持續(xù)更新中）???? ??四、檢測頭部改進（持續(xù)更新中）???? ??五、空間金字塔池化（持續(xù)更新中）???? ??六、損失函數(shù)及NMS改進（持續(xù)更新中）???? ??七、其
??2023/6/30 更新源代碼 ，并追加結(jié)構(gòu)對應(yīng)的超參數(shù)文件 論文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf 代碼地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt 視覺識別的“Roaring 20年代”始于視覺變換器（ViTs）的引入，它很快取代了ConvNets，成為最先進的圖像分類模型。另一方面，普通ViTs在應(yīng)
吼吼！終于來到了YOLOv5啦！ 首先，一個熱知識：YOLOv5沒有發(fā)表正式論文哦~ 為什么呢？可能YOLOv5項目的作者Glenn Jocher還在吃帽子吧，hh 前言 一、YOLOv5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ?二、輸入端 （1）Mosaic數(shù)據(jù)增強 （2）自適應(yīng)錨框計算 （3）自適應(yīng)圖片縮放 三、Backbone （1）Focus結(jié)構(gòu) （2）CSP結(jié)構(gòu)
標(biāo)簽分配（Label Assignment）標(biāo)簽分配策略是對訓(xùn)練過程中各個Anchor劃分正負屬性，并分配各自學(xué)習(xí)目標(biāo)的策略方法，在整體上通過標(biāo)簽是否是非負即正可以分為硬標(biāo)簽分配和軟標(biāo)簽分配。其中，硬標(biāo)簽分配可以分成靜態(tài)分配策略和動態(tài)分配策略兩類。 動態(tài) 靜態(tài)分配策略 靜態(tài)標(biāo)
?? 《芒果書》系列改進專欄內(nèi)的改進文章，均包含多種模型改進方式，均適用于 YOLOv3 、 YOLOv4 、 YOLOR 、 YOLOX 、 YOLOv5 、 YOLOv7 、 YOLOv8 改進（重點）?。?！ ?? 專欄創(chuàng)新點教程 均有不少同學(xué)反應(yīng)和我說已經(jīng)在自己的數(shù)據(jù)集上有效漲點啦??！ 包括COCO數(shù)據(jù)集也能漲點 ， 所有文
