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.....

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.....

YOLOv8改进 | 融合模块 | 用Resblock+CBAM卷积替换Conv【轻量化网络】
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。而凯明大神的神作resnet可以减少信息的丢失。本文给大家带来的教程是将原来的Conv替换为Resblock+CBAM。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加和修改,并将修改后的完整代码.....

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