YOLOv9改进策略 :红外小目标 | 注意力 |多膨胀通道精炼(MDCR)模块,红外小目标暴力涨点| 2024年3月最新成果

 💡💡💡本文独家改进:多膨胀通道精炼(MDCR)模块,解决目标的大小微小以及红外图像中通常具有复杂的背景的问题点,2024年3月最新成果   💡💡💡红外小目标实现暴力涨点,只有几个像素的小目标识别率大幅度提升  💡💡💡多个私有数据集涨点明显,如缺陷检测NEU-DET、农业病害检测等;  改进1结构图如下:  改进2结构图如下:   《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新: 【原创自研模块】...

计算机视觉——DiffYOLO 改进YOLO与扩散模型的抗噪声目标检测

检测面部地标。然而,包括 YOLO 在内的物体检测模型仍然难以准确检测嘈杂图像中的物体。在高质量数据上训练出来的模型在噪声测试集上可能表现不佳。因此,本文提出了一个名为 DiffYOLO 的框架,旨在改进在高质量数据上训练的现有模型,提高它们在噪声测试集上的性能。该框架从预先训练好的扩散模型中提取特征,并将其纳入现有的目标检测模型,以提高它们对噪声的免疫力。实验结果表明,所提出的方法提高了在噪声图像中...

YoloV5改进策略:下采样改进|自研下采样模块(独家改进)|疯狂涨点|附结构图

摘要 本文介绍我自研的下采样模块。本次改进的下采样模块是一种通用的改进方法,你可以用分类任务的主干网络中,也可以用在分割和超分的任务中。已经有粉丝用来改进ConvNext模型,取得了非常好的效果,配合一些其他的改进,发一篇CVPR、ECCV之类的顶会完全没有问题。 本次我将这个模块用来改进YoloV5,实现大幅度涨点。 自研下采样模块及其变种 第一种改进方法 将输入分成两个分支,一个分支用卷积,一个...

YOLOv8改进 | 检测头篇 | 自研超分辨率检测头HATHead助力超分辨率检测(混合注意力变换器检测头)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是由由我本人利用HAT注意力机制(超分辨率注意力机制)结合V8检测头去掉其中的部分内容形成一种全新的超分辨率检测头。混合注意力变换器(HAT)的设计理念是通过融合通道注意力和自注意力机制来提升单图像超分辨率重建的性能。通道注意力关注于识别哪些通道更重要,而自注意力则关注于图像内部各个位置之间的关系。HAT利用这两种注意力机制,有效地整合了全局的像素信息。本文中均有...

YoloV8改进策略:BackBone改进|GCNet(独家原创)

中取得巨大成功,为了提高原始架构的精度,已经进行了许多尝试[18,26,27,10,37,15,34,14,43,13,40,11,4,42,19,2,24,31,35,6]。网络设计的一个重要方向是改进基本组件的功能公式,以提升深度网络的性能。ResNeXt[34]和Xception[3]采用分组卷积来增加基数。可变形卷积网络(Deformable ConvNets)[4, 42]设计了可变形卷积以...

Pointnet++改进即插即用系列:全网首发OREPA在线重新参数化卷积,替代普通卷积 |即插即用,提升特征提取模块性能

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入OREPA,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          2.3 步骤三...

YOLOv9改进策略 :IoU优化| Inner-IoU基于辅助边框的IoU损失,高效结合新型边界框相似度度量(MPDIoU)| 二次创新

   💡💡💡本文独家改进:Inner-IoU引入尺度因子 ratio 控制辅助边框的尺度大小用于计算损失,新型边界框相似度度量(MPDIoU)MPDIoU损失进行有效结合 💡💡💡适用场景:小目标数据集,进一步提升检测精度,强烈推荐 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新: 【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样...

YoloV8改进策略:BackBone改进|EfficientVMamba(独家原创)

摘要 本文使用EfficientVMamba的主干网络替代YoloV8的主干网络,实现涨点。Mamba是今年比较火的主干网络,使用Mamba改进的论文比较容易被顶会接收,如果有发论文的同学,非常推荐使用。 论文:《EfficientVMamba:轻量级视觉Mamba的空洞选择性扫描》 https://arxiv.org/pdf/2403.09977.pdf 先前的轻量级模型开发努力主要集中在基于CN...

YOLOv9改进策略 :注意力机制 | 注意力机制与卷积的完美融合 | 最新移动端高效网络架构 CloFormer

   💡💡💡本文改进内容: 引入CloFormer 中的 AttnConv,上下文感知权重使得模型能够更好地适应输入内容。相比于局部自注意力机制,引入共享权重使得模型能够更好地处理高频信息,从而提高性能。  💡💡💡注意力机制与卷积的完美融合 AttnConv |   亲测在多个数据集能够实现涨点  改进结构图如下: 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新: 【原创自研模块】【多组合点优化】...

YOLOv9改进策略 :卷积魔改 | 感受野注意力卷积运算(RFAConv)

💡💡💡本文改进内容:感受野注意力卷积运算(RFAConv),解决卷积块注意力模块(CBAM)和协调注意力模块(CA)只关注空间特征,不能完全解决卷积核参数共享的问题 💡💡💡使用方法:代替YOLOv9中的卷积,使得更加关注感受野注意力,提升性能 💡💡💡RFAConv|   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点,有的数据集达到3个点以上  改进结构图如下: 《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新:...
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2024-04-14 16:07:05 1713082025