Yolov8涨点神器:创新卷积块NCB和创新Transformer 块NTB,助力检测,提升检测精度

news/2024/7/10 2:37:43 标签: YOLO, transformer, 深度学习, 人工智能, 目标检测

 

🏆🏆🏆🏆🏆🏆Yolov8魔术师🏆🏆🏆🏆🏆🏆

✨✨✨魔改网络、复现前沿论文,组合优化创新

🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升

🍉🍉🍉定期更新不同数据集涨点情况

        本博客将具有部署友好机制的强大卷积块和变换块,即NCB和NTB,引入到yolov8,实现高效涨点

          通过开发新型的卷积块(NCB)和 Transformer 块(NTB),部署了友好的机制来捕获局部和全局信息。然后,该研究提出了一种新型混合策略 NHS,旨在以高效的混合范式堆叠 NCB 和 NTB,从而提高各种下游任务的性能。

        该研究提出了 Next Convolution Block (NCB),它在保持 BottleNeck 块的部署优势的同时获得了 Transformer 块的突出性能。如图 3(f) 所示,NCB 遵循 MetaFormer (已被证实对 Transformer 块至关重要) 的一般架构。此外,


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