netcore网站开发实战,dedecms两网站共享用户名,济南公共资源交易中心,微网站设计尺寸前 言 YOLO算法改进系列出到这#xff0c;很多朋友问改进如何选择是最佳的#xff0c;下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看#xff0c;按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通#xff1a; 第一… 前 言 YOLO算法改进系列出到这很多朋友问改进如何选择是最佳的下面我就根据个人多年的写作发文章以及指导发文章的经验来看按照优先顺序进行排序讲解YOLO算法改进方法的顺序选择。具体有需求的同学可以私信我沟通 第一创新主干特征提取网络将整个Backbone改进为其他的网络比如这篇文章中的整个方法直接将Backbone替换掉理由是这种改进如果有效果那么改进点就很值得写不算是堆积木那种也可以说是一种新的算法所以做实验的话建议朋友们优先尝试这种改法。 第二创新特征融合网络这个同理第一比如将原yolo算法PANet结构改进为Bifpn等。 第三改进主干特征提取网络就是类似加个注意力机制等。根据个人实验情况来说这种改进有时候很难有较大的检测效果的提升乱加反而降低了特征提取能力导致mAP下降需要有技巧的添加。 第四改进特征融合网络理由、方法等同上。 第五改进检测头更换检测头这种也算个大的改进点。 第六改进损失函数nms、框等要是有提升检测效果的话算是一个小的改进点也可以凑字数。 第七对图像输入做改进改进数据增强方法等。 第八剪枝以及蒸馏等这种用于特定的任务比如轻量化检测等但是这种会带来精度的下降。 ...........未完待续 一、创新改进思路或解决的问题 这篇CVPR顶会提出的出了一种新的基于注意尺度序列融合的YOLO框架ASF-YOLO该框架结合了空间和尺度特征实现了准确快速的细胞实例分割。
二、基本原理
原文链接 [2312.06458] ASF-YOLO: A Novel YOLO Model with Attentional Scale Sequence Fusion for Cell Instance Segmentation (arxiv.org) 摘要我们提出了一种新的基于注意尺度序列融合的YOLO框架ASF-YOLO该框架结合了空间和尺度特征实现了准确快速的细胞实例分割。基于YOLO分割框架我们使用尺度序列特征融合SSFF模块来增强网络的多尺度信息提取能力并使用三重特征编码器TPE模块来融合不同尺度的特征图以增加详细信息。我们进一步引入了一种通道和位置注意机制CPAM来集成SSFF和TPE模块该模块专注于信息通道和空间位置相关的小对象以提高检测和分割性能。在两个细胞数据集上的实验验证表明所提出的ASF-YOLO模型具有显著的分割精度和速度。在2018年数据科学碗数据集上它实现了0.91的盒mAP、0.887的掩码mAP和47.3 FPS的推理速度优于最先进的方法。
三、添加方法
部分代码如下所示详细改进代码可私信我获取。扣扣2453038530
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.25 # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], #10[4, 1, Conv, [512, 1, 1]], #11[[-1, 6, -2], 1, Zoom_cat, []], # 12 cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], #14[2, 1, Conv, [256, 1, 1]], #15[[-1, 4, -2], 1, Zoom_cat, []], #16 cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], #18[[-1, 14], 1, Concat, [1]], #19 cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], #21[[-1, 10], 1, Concat, [1]], #22 cat head P5[-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)[[4, 6, 8], 1, ScalSeq, [256]], #24 args[inchane][[17, -1], 1, Add, []], #25[[25, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]
四、总结
预告一下下一篇内容将继续分享深度学习算法相关改进方法。有兴趣的朋友可以关注一下我有问题可以留言或者私聊我哦
PS该方法不仅仅是适用改进YOLOv8也可以改进其他的YOLO网络以及目标检测网络比如YOLOv7、v6、v4、v3Faster rcnn ssd等。
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