YOLOv5改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)

要保持一致的,但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的,所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合,我也将其进行了实验,在我的数据上已经做到了完美涨点! ,我之前发的Damo-YOLO和CCFM-SENetV2均有人和我反应已经涨点了,均有聊天记录证明,所以想要发文章的读者可以趁早入手本专栏,快人一步,同时本融合机制参数量也有大幅度下降,相较于原先下降了百分之如下,可以说既轻量又提...

YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLO-MS的MSBlock轻量化网络结构(既轻量又长点)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用YOLO-MS提出的一种针对于实时目标检测的MSBlock模块(其其实不能算是Conv但是其应该是一整个模块),我们将其用于C2f中组合出一种新的结构,来替换我们网络中的模块可以达到一种轻量化的作用,我将其用于我的数据集上实验,包括多个类别的数据集,其在轻量网络结构的同时,却能够提高一定的mAP精度,所以这是一种十分高效的模块,该网络结构非常适合那些模型精度已经...

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 利用DBB重参数化模块魔改检测头实现暴力涨点 (支持检测、分割、关键点检测)

键点检测,文中包含如何修改分割检测头、关键点检测头和目标检测检测头的教程。欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO! ...

YOLOv8-Seg改进:轻量化改进 | 华为Ghostnetv2,端侧小模型性能新SOTA | NeurIPS22 Spotlight

🚀🚀🚀本文改进:GhostNetV2 是 GhostNet 的增强版本,GhostBottleneckV2与YOLOV8建立轻量C2f_GhostBottleneckV2 🚀🚀🚀YOLOv8-seg创新专栏:http://t.csdnimg.cn/KLSdv 学姐带你学习YOLOv8,从入门到创新,轻轻松松搞定科研; 1)手把手教你如何训练YOLOv8-seg; 2)模型创新,提升分割性能; 3)独家自研...

YOLOv5涨点改进:多层次特征融合(SDI),小目标涨点明显,| UNet v2,比UNet显存占用更少、参数更少

💡💡💡本文全网独家改进:多层次特征融合(SDI),能够显著提升不同尺度和小目标的识别率 💡💡💡在YOLOv5中如何使用 1)iAFF加入Neck替代Concat;   💡💡💡Yolov5/Yolov7魔术师,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,轻松带你上手魔改网络 💡💡💡重点:通过本专栏的阅读,后续你也可以自己魔改网络,在网...

YOLOv5改进 | 注意力篇 | CGAttention实现级联群体注意力机制 (全网首发改进)

计算冗余,而且通过增加网络深度来提升模型容量,亲测在我的25个类别的数据上,大部分的类别均有一定的涨点效果,仅有部分的类别保持不变,同时给该注意力机制含有二次创新的机会。 欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO! ...

YOLOv7独家原创改进:一种新颖的自适应空间相关性金字塔注意力 ,实现小目标暴力涨点

  💡💡💡本文改进:自适应空间相关性金字塔注意力 ----提取特征图的多尺度空间信息,并且进行空间相关特征重标定,最后选择性地增强有效的特征,最终在YOLOv7进行实现,在小目标检测领域上实现暴力涨点。  收录YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511937.html 💡💡💡全网独家首发创新(原创),适合paper !!! 💡💡💡...

海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8(7)

  上一篇用MindStudio转换完om模型,就可以在板卡里进行推理验证了。 SDK里有相关推理的demo,只要om模型转换没有遇到问题,是可以做推理验证。 首先SDK里推理验证方式有两种,一个是用H264实时视频流的方式,还有一种是通过图片的方式。  H264方式需要准备好FFMPEG,通过本地视频转换成H264视频流推给板卡。用下面指令就可以。 ffmpeg的安装使用就不在这里介绍了。 ffmpeg...

海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8(9)

 上一节yolov8的训练已经完成了,现在要开始做模型的转换了,这里和yolov7方式相似,但是有一些差异,尤其是yolov7的不带NMS部分的输出顺序和yolov8的输出顺序与格式是有差异的。    首先还是要自己手动加入rpn_op,这里包含了filter,sort,nms部分。 我们一个一个看,首先filter.py里 要先增加个Filter的自定义层。 op_source = """ #inclu...

YOLOv8改进 | 融合改进篇 | CCFM + Dyhead完美融合突破极限涨点 (全网独家首发)

要保持一致的,但是CCFM作为RT-DETR的Neck结构其输出通道数就是一致的,所以将这两种模块结合起来可以说是完美融合,我也将其进行了实验,在我的数据上已经做到了完美涨点! ,我之前发的Damo-YOLO和CCFM-SENetV2均有人和我反应已经涨点了,均有聊天记录证明,所以想要发文章的读者可以趁早入手本专栏,快人一步,同时本融合机制参数量也有大幅度下降,相较于原先下降了百分之如下,可以说既轻量又提...
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