文章 2024-10-19 来自:开发者社区

YOLOv8优改系列一:YOLOv8融合BiFPN网络,实现网络快速涨点

一、BiFPN介绍 论文地址:点击源码地址:点击问题阐述:传统的自上而下的FPN在本质上受到单向信息流的限制。为了解决这个问题,PANet 添加了一个额外的自底向上的路径聚合网络。最近,NAS-FPN 采用神经结构搜索来搜索更好的跨尺度特征网络拓扑,但在搜索过程中需要数千小时的GPU,发现的网络不规则,难以解释或修改。主要思想:1. 高效的双向跨尺度连接;2. 加权特征图融合。解决方法: P...

YOLOv8优改系列一:YOLOv8融合BiFPN网络,实现网络快速涨点
文章 2024-10-15 来自:开发者社区

YOLOv8优改系列一:YOLOv8融合BiFPN网络,实现网络快速涨点

💥 💥💥 💥💥 💥💥 💥💥神经网络专栏改进完整目录:点击💗 只需订阅一个专栏即可享用所有网络改进内容,每周定时更新 文章内容:针对YOLOv8的Neck部分融合BiFPN(双向特征金...

YOLOv8优改系列一:YOLOv8融合BiFPN网络,实现网络快速涨点
文章 2024-07-08 来自:开发者社区

【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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