文章 2025-02-09 来自:开发者社区

RT-DETR改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络,提高小目标检测精度

一、本文介绍 本文记录的是利用ASF-YOLO提出的颈部结构优化RT-DETR的目标检测网络模型。将RT-DETR的颈部网络改进成ASF-YOLO的结构,==使模型能够有效的融合多尺度特征,捕获小目标精细信息,并根据注意力机制关注小目标相关特征,显著提高模型精度。== 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等.....

RT-DETR改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络,提高小目标检测精度
文章 2025-02-07 来自:开发者社区

YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络,提高小目标检测精度

一、本文介绍 本文记录的是利用ASF-YOLO提出的颈部结构优化YOLOv11的目标检测网络模型。将YOLOv11的颈部网络改进成ASF-YOLO的结构,==使模型能够有效的融合多尺度特征,捕获小目标精细信息,并根据注意力机制关注小目标相关特征,显著提高模型精度。== 专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等.....

YOLOv11改进策略【Neck】| ASF-YOLO 注意力尺度序列融合模块改进颈部网络,提高小目标检测精度
文章 2024-11-05 来自:开发者社区

【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....

文章 2024-11-05 来自:开发者社区

【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....

【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
文章 2024-07-27 来自:开发者社区

【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】 DAMO-YOLO之RepGFPN :实时目标检测的创新型特征金字塔网络
文章 2024-07-19 来自:开发者社区

【YOLOv8改进 - 卷积Conv】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

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 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...

【YOLOv8改进 - 卷积Conv】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
文章 2024-05-24 来自:开发者社区

YOLOv8改进 | 主干网络 | 增加网络结构增强小目标检测能力【独家创新——附结构图】

本专栏所有程序均经过测试,可成功执行 在目标检测领域内,尽管YOLO系列的算法傲视群雄,但在某些方面仍然存在改进的空间。在YOLOv8提取特征的时候,由于卷积的缘故,会导致很多信息的丢失。对于小目标来说更是如此,这样将大幅度降低小目标的检测能力。本文给大家带来的教程是将原来的网络结构替换为更适合小目标检测的backbone,并附上结构图。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码添.....

YOLOv8改进 | 主干网络 | 增加网络结构增强小目标检测能力【独家创新——附结构图】
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 2024-02-28 来自:开发者社区

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝(TensorRT及NCNN部署)-2

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝(TensorRT及NCNN部署)-1 https://developer.aliyun.com/article/1446504?spm=a2c6h.13148508.setting.30.68a34f0e3ZrSNI C、MobileNetv3Small-YOLOv5 ...

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝(TensorRT及NCNN部署)-2
文章 2024-02-28 来自:开发者社区

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝(TensorRT及NCNN部署)-1

YOLOv5改进点 2022.10.30 复现TPH-YOLOv5 2022.10.31 完成替换backbone为Ghostnet 2022.11.02 完成替换backbone为Shuff...

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝(TensorRT及NCNN部署)-1

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