YoloV8改进策略:上采样改进|动态上采样|轻量高效,即插即用(适用于分类、分割、检测等多种场景)
摘要 本文使用动态上采样改进YoloV8,动态上采样是今天最新的上采样改进方法,具有轻量高效的特点,经过验证,在多个场景上均有大幅度的涨点,而且改进方法简单,即插即用! 论文:《DySample:Learning to Upsample by Learning to Sample》 论文:https://arxiv.org/pdf/2308.15085 我们提出了DySample,一个超轻量级且高效的动...
Pointnet++改进即插即用系列:全网首发PPA反向残差移动块 |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PPA,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 ...
即插即用模块目录
一文搞懂深度学习的注意力机制 | 软和硬到底如何抉择?《双重注意力模块 DoubleAttention》| A2-Nets: Double Attention Networks《混合注意力ACmix 模块》 | On the Integration of Self-Attention and Convolution《坐标注意力 Coordinate Attention》 | Coordinate Att...
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPISDK使用相机的Plug-and-Play(即插即用PnP)技术(C#)
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过NEOAPISDK使用相机的Plug-and-Play(即插即用PnP)技术(C#) Baumer工业相机Baumer工业相机NEOAPI SDK和相机即插即用技术的技术背景Baumer工业相机通过NEOAPISDK使用相机的即插即用技术1.引用合适的类文件2.通过NEOAPISDK在相机中使用相机的即插即用技术 Baumer工业相机通过SDK使用相机的即插即用技...
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: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...
Pointnet++改进卷积系列:全网首发SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积 |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SCConv用于特征冗余的空间和通道重构卷积,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 ...
Pointnet++改进卷积系列:全网首发RFAConv创新空间注意力和标准卷积运算 |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RFAConv,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...
RT-DETR算法优化改进:新颖的多尺度卷积注意力(MSCA),即插即用,助力小目标检测 | NeurIPS2022
💡💡💡本文独家改进: 多尺度卷积注意力(MSCA),有效地提取上下文信息,新颖度高,创新十足。 1)代替RepC3进行使用; 2)MSCAAttention直接作为注意力进行使用; 推荐指数:五星 RT-DETR魔术师专栏介绍: https://blog.csdn.net/m0_63774211/category_12497375.html ✨✨✨魔改创新RT-DETR 🚀🚀🚀引入前沿顶会创新,助...
YOLOV5改进:RefConv | 即插即用重参数化重聚焦卷积替代常规卷积,无额外推理成本下涨点明显
文的创新点 3.涨点效果:RefConv,实现有效涨点! 论文地址 目录 1.步骤一 2.步骤二 3.步骤三 我们提出了重新参数化的重聚焦卷积(RefConv)作为常规卷积层的替代品,常规卷积层是一个即插即用的模块,可以在不需要任何推理成本的情况下提高性能。具体来说,给定一个预先训练的模型,RefConv对从预先训练的模型继承的基核应用一个可训练的重新聚焦转换,以建立参数之间的连接。例如,一个深度级的Re...