YOLO、Transformer
时间: 2024-07-28 22:01:38 浏览: 78
YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,由Joseph Redmon等人于2016年首次提出。它的核心思想是在一次前向传播中就完成所有物体的位置和类别预测,因此得名“只看一眼”。YOLO模型采用单阶段预测,将输入图片分割成网格,并对每个网格区域直接预测边界框及其对应的类别概率,整体架构简单高效,在实时场景中得到了广泛应用。
Transformer则是由Google的Alexei Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的深度学习架构。Transformer主要用于自然语言处理任务,特别是机器翻译,其引入了自注意力机制(Self-Attention),使得模型能够同时考虑序列中的所有位置信息,而不仅仅是相邻位置的关系。这种基于全局关联的计算方式极大地提高了模型性能,后来也被广泛应用于计算机视觉领域,特别是在图像分类和特征提取上。
相关问题
Yolo transformer
Yolo transformer是一种基于Transformer架构的目标检测算法。它结合了Yolo和Transformer的优势,通过引入自注意力机制来提取图像特征并进行目标检测。在Yolo transformer中,使用了一种名为Contextual Transformer (CoT)块的新型Transformer风格模块,该模块利用输入键之间的上下文信息来指导动态注意力矩阵的学习,从而增强了视觉表示的能力。CoT块可以替换ResNet架构中的卷积,形成了一种名为Contextual Transformer Networks (CoTNet)的Transformer风格的主干网络。通过广泛的实验验证,CoTNet在图像识别、对象检测和实例分割等任务上展现出更强大的性能。\[1\] YOLOv5也可以使用CoTNet作为其主干网络,通过修改相应的配置文件来实现。\[2\] \[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [改进YOLOv5系列:5.CotNet Transformer结构的修改](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/126226726)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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yolo transformer
"yolo transformer" 不是一个完整的问题,但我猜您可能想问的是关于 YOLOv5 和 Transformer 的结合。如果是这样,那么 YOLOv5 中确实使用了 Transformer,称为 YOLOv5 Transformer。它使用了一种名为 CSPDarknet 的骨干网络,然后在其顶部添加了一些 Transformer 编码器层来提高检测性能。