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
💥 💥💥 💥💥 💥💥 💥💥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...
【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),...
【YOLOv8改进】BiFPN:加权双向特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码)
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 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...
YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络(附yaml文件+代码)
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络,其是一种特征融合层的结构,也就是我们本文改进YOLOv5模型中的Neck部分,它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小,同时能够达到一定的轻量化效果(需要注意的是BiFPN正常是需要五个检测头的,但是YOLOv5只有三个检测头,所以我对其yaml文...
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