【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2融合DWRSeg二次创新C3k2_DWRSeg:扩张式残差分割网络,提高特征提取效率和多尺度信息获取能力,助力小目标检测
介绍 摘要 许多当前的研究直接采用多速率深度扩张卷积,以同时从一个输入特征图中捕获多尺度上下文信息,从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而,由于不合理的结构和超参数,这种设计可能导致难以获取多尺度上下文信息。为了降低获取多尺度上下文信息的难度,我们提出了一种高效的多尺度特征提取方法,将原来的单步方法分解为两个步骤:区域残差化-语义残差化。在这种方法中,多速率深度扩张卷积在特征提取中扮演了一个简....
【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2DWRSeg二次创新C3k2_DWR:扩张式残差分割网络,提高特征提取效率和多尺度信息获取能力,助力小目标检测
介绍 摘要 许多当前的研究直接采用多速率深度扩张卷积,以同时从一个输入特征图中捕获多尺度上下文信息,从而提高实时语义分割的特征提取效率。然而,由于不合理的结构和超参数,这种设计可能导致难以获取多尺度上下文信息。为了降低获取多尺度上下文信息的难度,我们提出了一种高效的多尺度特征提取方法,将原来的单步方法分解为两个步骤:区域残差化-语义残差化。在这种方法中,多速率深度扩张卷积在特征提取中扮演了一个简....
[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...
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