文章 2024-03-24 来自:开发者社区

[YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.5]改进特征融合网络PANET为BIFPN(更新添加小目标检测层yaml)

前      言:作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5,已经集合了大量的trick,但是在处理一些复杂背景问题的时候,还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章,将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。 解决问题:加入BIFPN加权双向金字塔结...

[YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.5]改进特征融合网络PANET为BIFPN(更新添加小目标检测层yaml)
文章 2024-02-07 来自:开发者社区

YOLOv5改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络(特征解耦助力小目标检测)

一、本文介绍 本文给大家带来的是主干网络RevColV1,翻译过来就是可逆列网络去发表于ICLR2022,其是一种新型的神经网络设计(和以前的网络结构的传播方式不太一样),由多个子网络(列)通过多级可逆连接组成。这种设计允许在前向传播过程中特征解耦,保持总信息无压缩或丢弃。其非常适合数据集庞大的目标检测任务,数据集数量越多其效果性能越好,亲测在包含1000个图片的数据集上其涨点效果就非常...

YOLOv5改进 | 主干篇 | RevColV1可逆列网络(特征解耦助力小目标检测)

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