惠城网站设计,东营建设信息网网站,海洋cms做电影网站好做吗,企业网络推广运营技巧前 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 改进损失函数为最新的边框位置回归损失函数达到创新的目的。
二、基本原理
原文链接 [2312.17663] Shape-IoU: More Accurate Metric considering Bounding Box Shape and Scale (arxiv.org) 摘要边界盒回归损失作为检测器定位分支的重要组成部分在目标检测任务中起着重要作用。现有的边界框回归方法通常考虑GT框和预测框之间的几何关系并使用边界框的相对位置和形状来计算损失而忽略了边界框的形状和比例等固有特性对边界框回归的影响。为了弥补现有研究的不足本文提出了一种以包围盒本身的形状和尺度为重点的包围盒回归方法。首先我们分析了边界框的回归特性发现边界框本身的形状和比例因素会对回归结果产生影响。基于上述结论我们提出了Shape-IoU方法该方法可以通过关注边界框本身的形状和比例来计算损失从而使边界框回归更加准确。最后我们通过大量的对比实验验证了我们的方法结果表明我们的方法可以有效地提高检测性能并优于现有方法在不同的检测任务中达到最先进的性能。
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
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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