yolo改进CSwin
时间: 2023-11-10 08:53:47 浏览: 156
引用中提到,Swin Transformer是将具有很强建模能力的Transformer结构和重要的视觉信号先验结合起来的一种方法。Swin Transformer采用了移位的不重叠窗口的设计,相比传统的滑动窗口方法,不重叠窗口的设计更加硬件友好,具有更快的实际运行速度。
引用中提到,yolov5的函数代码可能借鉴了CSWin Transformer的一个思想,即使用交叉卷积(CrossConv)进行下采样。这个思想在CSWin Transformer中用于窗口的划分,以实现不重叠窗口的设计。
综上所述,yolo可能通过借鉴CSWin Transformer的思想,使用交叉卷积进行下采样,并采用不重叠窗口的设计来改进。
相关问题
yolo改进lion
YOLO (You Only Look Once) 是一种目标检测算法,它以其高效实时的速度而闻名,适合于实时应用。YOLO 的原始版本并没有特定称为“Lion”,但是如果你是指 YOLO 系列的一个变种,比如 YOLOv2 或后续版本,它们是在对前一代进行改进的基础上发展起来的。
YOLOv2 对 YOLO 的主要改进包括:
1. **网格划分**:Yolov2 将图像划分为更小的网格,每个网格负责预测其内部的物体,这提高了定位精度。
2. **锚框(Anchor Boxes)**:引入了预设的边界框大小,使得模型可以更好地处理不同尺寸的目标。
3. **更大感受野(SPP)**:采用空洞卷积等结构增加特征图的感受野,增强对大物体检测的能力。
4. **回归和分类分步**:将目标检测过程分为独立的回归阶段和分类阶段,降低了计算量。
YOLOv3 和之后的版本进一步优化了网络架构、提升了准确性和速度,并引入了更多的技术如 Darknet53 深度网络、multi-scale training(多尺度训练)等。
至于“Lion”是否是一个特定的变体名称,通常这不是官方命名,可能是某个研究团队或者社区对于YOLO系列的一个非正式别称。
yolo改进损失函数
Yolo改进损失函数主要包括两个方面的改进:分类损失和回归损失。
1. 分类损失改进:
Yolo v5和v8都使用了二元交叉熵(BCE)作为分类损失函数。在v5中,对于每个类别的判断,只输出“是否为此类”的置信度分数,并取最大值作为置信度。而在v8中,去掉了对象损失,直接输出各个类别的置信度分数,并对其求最大值作为anchor框的置信度。这样的改进提高了模型权重的利用率,并通过存在状态与分类状态的强关联,得标签能更好地指导模型对类别区分能力的学习。
2. 回归损失改进:
Yolo v5和v8使用了CIOU(Complete Intersection over Union)作为回归损失函数。CIOU是一种改进的IoU计算方法,它考虑了目标框的位置、大小和形状等因素,能够更准确地评估目标框的匹配程度。通过使用CIOU作为回归损失函数,可以提高目标框的定位精度。
综上所述,Yolo v5和v8在分类损失和回归损失上都进行了改进,提高了模型的性能和准确度。
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