摘要

在目标检测领域,模型性能的提升一直是研究者和开发者们关注的重点。近期,我们尝试将CAFormer模块引入YoloV9模型中,以替换其原有的主干网络,这一创新性的改进带来了显著的性能提升。

CAFormer,作为MetaFormer框架下的一个变体,结合了深度可分离卷积和普通自注意力机制的优势。在底层阶段,CAFormer采用深度可分离卷积作为令牌混合器,有效降低了计算复杂度并保持了良好的性能;而在顶层阶段,则引入普通的自注意力机制,以更好地捕获长距离依赖性。这种设计使得CAFormer在图像分类任务上取得了卓越的表现,并在ImageNet-1K数据集上创下了新纪录。
YoloV9改进策略:BackBone改进|CAFormer在YoloV9中的创新应用,显著提升目标检测性能-LMLPHP

将CAFormer应用于YoloV9模型中,我们惊喜地发现,这一改进不仅大幅提升了模型的准确率,还增强了其对于复杂场景的适应能力。通过替换原有的主干网络,CAFormer为YoloV9提供了更为强大的特征提取能力,使得模型在检测小目标和复杂背景中的目标时更加准确和鲁棒。

与传统的目标检测模型相比,采用CAFormer的YoloV9具有以下显著优点:

  1. 性能卓越:C
10-08 11:11