文章 2025-02-09 来自:开发者社区

RT-DETR改进策略【Neck】| BiFPN:双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合

一、本文介绍 本文记录的是基于BiFPN结构的RT-DETR颈部网络改进方法研究。在RT-DETR的Neck颈部网络中使用的FPN+PAN的结构,但是FPN在融合不同输入特征时简单地将它们相加,没有区分不同特征的重要性;PAN虽然增加了额外的自底向上路径聚合网络,但参数和计算量较大。==为了解决这些问题,本文将颈部结构换成BiFPN,利用多尺度特征融合网络,使模型既能考虑不同输入特征的重要性,又....

RT-DETR改进策略【Neck】| BiFPN:双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合
文章 2025-02-07 来自:开发者社区

YOLOv11改进策略【Neck】| BiFPN:双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合

一、本文介绍 本文记录的是基于BiFPN结构的YOLOv11颈部网络改进方法研究。在YOLOv11的Neck颈部网络中使用的FPN+PAN的结构,但是FPN在融合不同输入特征时简单地将它们相加,没有区分不同特征的重要性;PAN虽然增加了额外的自底向上路径聚合网络,但参数和计算量较大。==为了解决这些问题,本文将颈部结构换成BiFPN,利用多尺度特征融合网络,使模型既能考虑不同输入特征的重要性,又....

YOLOv11改进策略【Neck】| BiFPN:双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合
文章 2024-10-30 来自:开发者社区

【YOLO11改进 - C3k2融合】C3k2融合YOLO-MS的MSBlock : 分层特征融合策略,轻量化网络结构

介绍 摘要 我们旨在为目标检测领域提供一种高效且性能卓越的目标检测器,称为YOLO-MS。其核心设计基于一系列调查研究,关于不同核心大小的卷积如何影响不同尺度物体的检测性能。研究结果是一种新策略,能够显著增强实时目标检测器的多尺度特征表示能力。为验证我们策略的有效性,我们构建了一个网络架构,命名为YOLO-MS。我们从零开始在...

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 - 特征融合NECK】 GIRAFFEDET之GFPN :广义特征金字塔网络,高效地融合多尺度特征

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLOv8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: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 在传统的目标检测框架中,通常采用从图像识别模型继承的主干网络来提取深层潜在特征,然后通过颈部模块融合这些潜在特征,以捕捉不同尺度的...

【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 GIRAFFEDET之GFPN :广义特征金字塔网络,高效地融合多尺度特征
文章 2024-07-19 来自:开发者社区

【YOLOv8改进 - 特征融合】 GELAN:YOLOV9 通用高效层聚合网络,高效且涨点

YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录: YOLOv8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: YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 介绍 摘要 当前的深度学习方法主要关注如何设计最合适的目标函数,以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时,还需设计合适的架构,以便获取足够的信...

【YOLOv8改进 - 特征融合】 GELAN:YOLOV9 通用高效层聚合网络,高效且涨点
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),...

文章 2024-05-31 来自:开发者社区

【YOLOv8改进】 AFPN :渐进特征金字塔网络 (论文笔记+引入代码).md

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 在目标检测任务中,多尺度特征对于编码具有尺度变化的对象至关重要。采用经典的自顶向下和自底向上特征金...

文章 2024-05-31 来自:开发者社区

【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...

文章 2024-05-22 来自:开发者社区

yolo3的特征金字塔网络具体是指?

YOLOv3 引入了特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)来解决多尺度目标检测的问题。FPN 能够同时捕捉到图像的低层次细节信息和高层次的语义信息,从而有效地检测不同尺寸的目标。 在 YOLOv3 中,FPN 的具体实现如下: 1. **基础网络**:YOLOv3 使用 Darknet-53 作为其基础骨干网络,该网络通过多...

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