【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 DAMO-YOLO之RepGFPN :实时目标检测的创新型特征金字塔网络
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLO有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLO基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 在文章中,我们介绍了一种快速且准确的目标检测方法,称为DAMO-YOLO,其性能优于最先进的YOLO系列。DAMO-YOLO在YOLO的基础上扩...
【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 GIRAFFEDET之GFPN :广义特征金字塔网络,高效地融合多尺度特征
YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 在传统的目标检测框架中,通常采用从图像识别模型继承的主干网络来提取深层潜在特征,然后通过颈部模块融合这些潜在特征,以捕捉不同尺度的...
【YOLOv10改进- 特征融合NECK】BiFPN:加权双向特征金字塔网络
YOLOv10目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏链接: YOLOv10 创新改进有效涨点 摘要 在计算机视觉领域,模型效率的重要性日益增加。在本文中,我们系统地研究了用于目标检测的神经网络架构设计选择,并提出了几个关键优化以提高效率。首先,我们提出了一种加权双向特征金字塔网络(BiFPN),...
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