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】...
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
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，一个分支分成两部分，一部分用MaxPool，一部分用AvgPool。然后，在最后合并起来。代码如下： import to...
即插即用的涨点模块之特征融合（TFAM）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域
目录 前言 一、TFAM网络讲解 二、TFAM计算 三、TFAM参数量 四、代码详解 前言 Exchanging Dual-Encoder–Decoder: A New Strategy for Change Detection With Semantic Guidance and Spatial Localization 来源：TGRS2023 官方代码：https://github.com/NJU...
YoloV9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
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YoloV9，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，一个分支分成两部分，一部分用MaxPool，一部分用AvgPool。然后，在最后合并起来。代码如下： import to...
YOLOv5全网独家改进: 红外小目标 | 注意力改进 | 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 改进结构图如下： 收录 YOLOv5原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12511931.html 💡💡💡全网独家首发创新（原创）...
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 ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️ ☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁️☁...
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、...
YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限
一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是华为VanillaNet主干配合BiFPN实现融合涨点，这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验， 其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数，然后再加一个检测头如果在你的数据上有涨点效果大家就可以开...
YOLOv7独家原创改进：大核卷积涨点系列| Shift-ConvNets，稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果 | 2024年最新论文
💡💡💡本文独家改进：大的卷积核设计成为使卷积神经网络（CNNs）再次强大的理想解决方案，Shift-ConvNets稀疏/移位操作让小卷积核也能达到大卷积核效果，创新十足实现涨点，助力YOLOv8 💡💡💡在多个私有数据集和公开数据集VisDrone2019、PASCAL VOC实现涨点 收录 YOLOv7原创自研 https://blog.csdn.net/m0_63774211/c...
【RT-DETR有效改进】Slim-Neck替换特征融合层实现超级涨点 (轻量又涨点)
结构。在RT-DETR中，neck是连接主干网络（backbone）和头部网络（head）的部分，负责特征融合和处理，以便提高检测的准确性和效率。亲测在小目标检测和大尺度目标检测的数据集上都有大幅度的涨点效果(mAP直接涨了大概有4个点左右。(值得一提的是这个Slim-neck还可以减少参数和计算量所以非常适合轻量化的读者)。 ...