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】【注意力机制】【...

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: 【原创自研模块...

YOLOv9改进策略:注意力机制 | 多维协作注意模块MCA,暴力涨点,效果秒杀ECA、SRM、CBAM等 | 即插即用系列,原创独家首发

  💡💡💡本文改进内容:多维协作注意模块MCA,暴力涨点,效果秒杀ECA、SRM、CBAM,创新性十足,可直接作为创新点使用。  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】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化 】【SPPELAN & RepNCSPELAN4优化】【小目标性能提升】【前沿论文分享】【训练...

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】【上下采样优化 】【SPP...

YOLOv9改进策略 :主干优化 | ConvNeXtV2:适应自监督学习,让 CNN “再一次强大”?

    💡💡💡本文改进内容:完全卷积掩码自编码器框架 ConvNeXt V2,它显著提高了纯convnet在各种识别基准上的性能,包括ImageNet分类,COCO目标检测和ADE20k分割。还提供了各种尺寸的预训练ConvNeXt v2模型,从而在ImageNet上具有76.7%精度的3.7M Atto model和88.9%精度的650M huge model。           改进结构图如下: 《YOLOv...

YOLOv9改进策略:卷积魔改 | SPD-Conv,低分辨率图像和小物体涨点明显

  💡💡💡本文改进内容:SPD-Conv由一个空间到深度(SPD)层和一个无卷积步长(Conv)层组成,特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时。   💡💡💡SPD-Conv在多个数据集验证能够暴力涨点,适合急需要涨点的项目 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ 包含注意力机制魔改、卷积魔改、...

YOLOv9改进策略:IoU优化 | Wasserstein Distance Loss,助力小目标涨点

 💡💡💡本文独家改进:基于Wasserstein距离的小目标检测评估方法 Wasserstein Distance Loss |   亲测在多个数据集能够实现涨点,对小目标、遮挡物性能提升明显 💡💡💡MS COCO和PASCAL VOC数据集实现涨点 YOLOv9魔术师专栏 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ 包含注意力机...
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