• 2024-10-11RepVGGBlock+GSConv+Bifpn+c2fca(模块融合)改进yolo5
    参考论文:ExploringtheClose-RangeDetectionofUAV-BasedImagesonPineWiltDiseasebyanImprovedDeepLearningMethod 首先我们来介绍一下该文章使用的改进模块接着再来实现它 我们查看论文提出的repvggblock1和repvggblock2有什么区别: 可以看到只是一个bn层
  • 2024-09-10爆改YOLOv8|利用BiFPN双向特征金字塔改进yolov8
    1,本文介绍BiFPN(BidirectionalFeaturePyramidNetwork)是一种增强特征金字塔网络(FPN)的方法,旨在改善多尺度特征融合。BiFPN的主要创新点包括:双向特征融合:与传统FPN仅在自下而上的方向进行特征融合不同,BiFPN引入了双向融合机制。它不仅从低层特征向高层传递信息,还从高层特征向
  • 2024-08-29YOLOv8改进 | Neck篇 | YOLOv8引入BiFPN双向特征金字塔网络
    1.BiFPN介绍摘要:模型效率在计算机视觉中变得越来越重要。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,并提出了几个提高效率的关键优化。首先,我们提出了一种加权双向特征金字塔网络(BiFPN),它可以轻松快速地进行多尺度特征融合;其次,我们提出了一种复合缩放方法
  • 2024-06-20YOLOv8改进 | Neck | 添加双向特征金字塔BiFPN【含二次独家创新】
  • 2024-03-27yolov8添加EffectiveSE 注意力模块
    ######################BiFPN####################################BiFPN#两个特征图add操作classBiFPN_Add2(nn.Module):def__init__(self,c1,c2):super(BiFPN_Add2,self).__init__()self.w=nn.Parameter(torch.ones(2,dtype=torch.f
  • 2024-03-24YOLOv9有效改进|加入CVPR2020的Bifpn。
    专栏介绍:YOLOv9改进系列|包含深度学习最新创新,助力高效涨点!!!一、论文摘要        Bifpn是RT-DETR中使用的特征提取模块。二、Bifpn模块详解 2.1模块简介       Bifpn: 重复加权双向特征金字塔网络 。本文用于替换YOLOv9中的FPN+PAN结构。三、 
  • 2024-02-19机器视觉-一篇小目标检测论文的解读
    论文地址:https://www.mdpi.com/2227-9717/12/1/205ResearchonanIntelligentIdentificationMethodforWindTurbineBladeDamageBasedonCBAM-BiFPN-YOLOV8Processes(IF3.5)PubDate:2024-01-18,DOI:10.3390/pr12010205HangYu,JianguoWang,YaxiongHan
  • 2022-10-10精度高效率最快存储最小的目标检测模型(附源码下载)
    计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G 杭州市疫情以来,各路研究爱好者开始新的研究,目前已经被研究出很多高效高精度的框架,在深度学习领域,模型效率也是越来越重的一个研究课题
  • 2022-10-10目前精度最高效率最快存储最小的目标检测模型(附源码下载)
    公众号ID|ComputerVisionGzq学习群|扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G疫情以来,各路研究爱好者开始新的研究,目前已经被研究出很多高效高精度的框架,在深
  • 2022-10-07EfficientDet框架详解 | 目前最高最快最小模型,可扩缩且高效的目标检测(附源码下载)
    “计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G疫情以来,已经被研究出很多高效高精度的框架,在深度学习领域,模型效率也是越来越重的一个研究课题。不仅仅停留在训练的