💡💡💡本文独家改进：改进点：1）backbone加入CBAM；2）backbone、neck连接处加入involution注意力；3）添加一个针对小物体的额外预测头，提升小目标检测性能； SOD-YOLOv8 |   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，尤其在VisDrone-2019涨点显著， VisDrone-2019-DET 数据集上将 mAP95 提高了 6.42%，将 [email protected] 提高了 9....

目标检测大致分为两个方向：基于传统的目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法。 1.基于传统的目标检测算法 在利用深度学习做物体检测之前，传统算法对于目标检测通常分为3个阶段：区域选取、特征提取和体征分类。 2.基于深度学习的目标检测算法 目标检测任务可分为两...

什么是目标检测？ 在计算机视觉众多的技术领域中，目标检测（Object Detection）也是一项非常基础的任务，图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都要依赖于目标检测。在目标检测时，由于每张图像中物体的数量、大小及姿态各有不同，也就是非结构化的输出。 图像分类、目标检测和图像分割的区别？ 计算机视觉中，图像分类、目标检测和图像分割都属于基础、也是目前发展最为迅速的3个领域，下面具体看一下这几个任务之间...

OpenCV实战——使用YOLO进行目标检测 0. 前言1. YOLO 模型简介2. 基于 YOLO 实现目标检测3. 完整代码相关链接 0. 前言 在本节中，我们将使用 YOLO 算法执行目标检测。目标检测是计算机视觉中的一项常见任务，借助深度学习技术，我们可以实现高准确度的检测。YOLO 在 COCO 数据集(数据集中包含 80 个类别和超过 300000 张图像)中可以达到 60.6mAP (20...

文章目录 摘要 1、介绍 2、相关工作 3、渐进特征金字塔网络 4、实验 5、结论 摘要 在目标检测任务中， 多尺度特征在编码具有尺度方差的 目标方面具有重要意义。 多尺度特征提取的一种常见策略是采用经 典的自上而下和自下而上的特征金字塔网络。 然而， 这些方法存在 特征信息丢失或退化的问题， 削弱了非相邻层次的融合效果。 本文 提出了一种支持非相邻层次直接交互的渐近特征金字塔网络 (AFPN)。 AF...

论文地址：https://export.arxiv.org/pdf/2303.03667v1.pdf 为了设计快速神经网络，许多工作都集中在减少浮点运算（FLOPs）的数量上。然而，作者观察到FLOPs的这种减少不一定会带来延迟的类似程度的减少。这主要源于每秒低浮点运算（FLOPS）效率低下。并且，如此低的FLOPS主要是由于运算符的频繁内存访问，尤其是深度卷积。因此，本文提出了一种新的partial ...

PyTorch深度学习实战（21）——从零开始实现Faster R-CNN目标检测 0. 前言1. Fast R-CNN 目标检测模型组成1.1 锚框1.2 区域提议网络1.3 分类和回归 2. 实现 R-CNN 目标检测2.1 数据处理2.2 模型构建2.3 模型训练与测试 小结系列链接 0. 前言 Faster R-CNN 是对 R-CNN 系列算法的进一步改进，与 R-CNN 和 Fast R-C...

行有效加权，然后在空间上将它们合并。这些核的权重是根据输入动态确定的，允许该模型自适应地使用不同的大核，并根据需要调整空间中每个目标的感受野 LSKNet |   亲测在多个数据集能够实现涨点，包括小目标检测  收录： YOLOv7高阶自研专栏介绍： http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合，轻松搞定科研 🍉🍉🍉持续更新中，定期更新不...

PyTorch深度学习实战（20）——从零开始实现R-CNN目标检测 0. 前言1. R-CNN 目标检测模型1.1 核心思想1.2 算法流程 2. 实现 R-CNN 目标检测2.1 数据集准备2.2 获取区域提议和偏移量2.3 创建训练数据2.4 构建 R-CNN 架构 3. R-CNN目标检测模型测试小结系列链接 0. 前言 R-CNN (Region-based Convolutional Neu...

提高小物体的检测性能；3）轻量级上采样CARAFE； COC-YOLO |   实验结果表明，我们的方法在两个数据集上优于 SOTA 方法，并实现了最佳的实时检测性能和最小的模型尺寸 💡💡💡YOLO小目标检测，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，带你轻松实现小目标检测涨点 💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你可以结合自己的小...