- 2024-06-22【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 HS-FPN :用于处理多尺度特征融合的网络结构,降低参数
摘要在标准的医院血液检测中,传统过程需要医生使用显微镜从患者的血液显微图像中手动分离白细胞。然后,这些分离出的白细胞通过自动白细胞分类器进行分类,以确定血液样本中不同类型白细胞的比例和数量,从而辅助疾病诊断。这种方法不仅耗时费力,而且由于图像质量和环境条件等因素,容易出
- 2024-06-20YOLOv8改进 | Neck | 添加双向特征金字塔BiFPN【含二次独家创新】
- 2024-06-17《YOLOv5入门 + 改进涨点》专栏介绍 & 专栏目录 |目前已有40+篇内容,内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进
《YOLOv5入门+改进涨点》介绍&目录本专栏是博主精心设计的专门为了提升检测效果,希望改进YOLOv5并发表论文的同学们而设计。专栏的内容紧跟学术届的热点更新最新内容,紧跟YOLOv5的官方项目的实时更新。本专栏的内容是基于YOLOv5-6.1的版本进行改进专栏聚焦前沿方法,本专栏的
- 2024-06-09YoloV8改进策略:Neck篇|自研Neck层融合模型|深度特征与浅层特征融合,涨点明显|附结构图(独家原创)
摘要本文介绍的独家原创的Neck层特征融合方法,将深度特征和浅层特征相融合,结合自研下采样模块和动态上采样模块,提供了一种高效的Neck层改进方式,不仅为他们提供了一个现成的解决方案,而且能够作为灵感启发,鼓励他们在此基础上进行进一步的探索和创新。即插即用的特性使得这种改
- 2024-06-04【YOLOv10改进[Neck]】小目标遮挡检测的性能提升(SEAM)- 目标遮挡检测 + 含全部代码和详细修改方式 + 手撕结构图 + 全网首发
目录一SEAM和RepulsionLoss1SEAM2MultiSEAM3排斥损失RepulsionLoss二使用SEAM改进YOLOv10的小目标遮挡检测效果1整体修改①添加SEAM.py文件②修改ultralytics/nn/tasks.py文件2配置文件3训练其他一SEAM和RepulsionLoss本文将要介绍的是2022年8
- 2024-05-26万字详解YOLOv8网络结构Backbone/neck/head以及Conv、Bottleneck、C2f、SPPF、Detect等模块
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏目录: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简介YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型,推升了速度、准确性和用户友好性的界限。YOLO这一缩写代表“你
- 2024-03-27小目标检测篇 | YOLOv8改进之GSConv + Slim Neck提升小目标检测效果
前言:Hello大家好,我是小哥谈。在文章中,作者提出了一种新方法GSConv来减轻模型的复杂度并保持准确性。GSConv可以更好地平衡模型的准确性和速度。并且,提供了一种设计范式SlimNeck,以实现检测器更高的计算成本效益。实验过程中,与原始网络相比,改进方法获得了最优秀的检测结果。
- 2023-09-17 MMDetection 整体构建流程(一)
训练核心组件训练部分一般包括9个核心组件,总体流程是:任何一个batch的图片先输入到backbone中进行特征提取,典型的骨干网络是ResNet输出的单尺度或者多尺度特征图输入到neck模块中进行特征融合或者增强,典型的neck是FPN上述多尺度特征最终输入到head部分,一般都会
- 2023-08-23[论文理解] HACK: Learning a Parametric Head and Neck Model for High-fidelity Animation
HACK:LearningaParametricHeadandNeckModelforHigh-fidelityAnimation上科大发布的头和脖子精细建模的参数化模型HACK。纹理转化由于HACK没有开源纹理基,我将FLAME开源的纹理基迁移到了HACK上,代码在这里开源:https://github.com/aoru45/FLAME_TO_HACK/tree/main论文
- 2023-06-19Yolov5代码解析(输入端、BackBone、Neck、输出端))
【深度学习】总目录输入端:数据增强、锚框计算等。backbone:进行特征提取。常用的骨干网络有VGG,ResNet,DenseNet,MobileNet,EfficientNet,CSPDarknet53,SwinTransformer等。(其中yolov5s采用CSPDarknet53作为骨干网)应用到不同场景时,可以对模型进行微调,使其更适用于特定的场景。ne
- 2023-03-15CVPR2023 | 集成预训练金字塔结构的Transformer模型
前言 本文提出了一种新的预训练模型架构(iTPN),该架构由多个金字塔形的Transformer层组成。每个层都包含多个子层,其中一些是普通的self-attention和feed-forward层,而另一些
- 2023-02-21【论文阅读】SCRFD: Sample and Computation 重分配的高效人脸检测
原始题目SampleandComputationRedistributionforEfficientFaceDetection中文名称采样和计算重分配的高效人脸检测发表时间2021年5月10日平台IC
- 2023-01-10YOLO-Z | 记录修改YOLOv5以适应小目标检测的实验过程
https://mp.weixin.qq.com/s/Dees5BvTeBt37fP4OpSQGwhttps://www.cnblogs.com/shuimuqingyang/p/15752821.html随着自动驾驶汽车和自动赛车越来越受欢迎,对更快、更准确
- 2023-01-04lightweight的关键点排序
这是排序,neck是作为最后一个节点。reorder_map=[1,7,9,11,6,8,10,13,15,17,12,14,16,3,2,5,4]converted_keypoints=list(keypoints[i-1]f
- 2022-12-26lightweight openpose比coco数据集的keypoint多俩个通道
第一个通道是neck是虚拟点用左肩膀和右肩膀的均值作为neck坐标,第二个通道是背景图即1-所有背景图的最大像素。coco数据集只有17个关键点。生成neck在transformer里。生
- 2022-10-10GiraffeDet:对目标检测中对Neck进行优化提升最终精度
公众号ID|ComputerVisionGzq学习群|扫码在主页获取加入方式获取论文:关注并回复“GD”计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G在传统的目标检测框架中,从图像识别模型继承的主干网络