YOLOv7改进:小目标遮挡物性能提升(SEAM、MultiSEAM),涨点神器!!!

 💡💡💡本文属于原创独家改进:

SEAM注意力机制较好的解决了物体遮挡问题;

同时考虑到遮挡物一般为小目标,因此提出了MultiSEAM注意力,解决小目标遮挡问题;

SEAM、MultiSEAM  |   亲测在多个小目标数据集实现暴力涨点,强烈推荐,独家首发;

 收录:

YOLOv7高阶自研专栏介绍:

http://t.csdnimg.cn/tYI0c

✨✨✨前沿最新计算机顶会复现

🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合,轻松搞定科研

🍉🍉🍉持续更新中,定期更新不同数据集涨点情况
 

1.遮挡物检测简介 

不同的目标检测应用场景有不同的检测难点,小目标、多尺度以及背景复杂等问题,被遮挡的物体仍然是最先进的物体检测器面临的挑战。本文尝试解决待测目标相互遮挡带来的检测困难,对于人脸遮挡提出了一个名为 SEAM


http://www.niftyadmin.cn/n/5078182.html

相关文章

用于物体识别和跟踪的下游任务自监督学习-1-引言

一:引言: 图像和视频理解是计算机视觉应用中的基本问题,旨在使机器能够像人类一样解释和理解视觉数据。这些问题涉及识别图像和视频中的对象、人物、动作、事件和场景。如图1.1-(a)所示的图像识别任务包括对象检测[1]…

Linux下kibana的安装与配置

1. 环境配置 确保Linux服务器上已安装Java 8或更高版本。可以通过运行 java -version 来验证Java的版本。 下载Kibana 7.17.11的压缩文件,可以从Kibana 7.17.11下载 上传服务器,并解压Kibana压缩文件。 2. Kibana配置 编辑Kibana的配置文件 config/k…

『Linux - gcc / g++』c程序翻译过程

文章目录 前言预处理 -E编译 -S汇编 -c链接动静态链接 前言 在计算机中的每一个程序是由代码变化而来的,但是事实上来说,用 c/C 写出的代码是不能被计算机识别的,其中必须经过一系列的过程才能使这个代码能成功的被计算机识别; …

LeetCode 26 删除有序数组中的重复项

1、通过重新定义一个新的数组,然后将其重新赋值给nums数组,输出此时的index,该方法需要额外的内存 class Solution {public int removeDuplicates(int[] nums) {int[] res new int[nums.length];res[0] nums[0];int index 1;for( int i1;…

对于使用win32 API获取性能计数器的理解

微软提供了获取性能计数器的接口,如下 LSTATUS RegQueryValueExA([in] HKEY hKey,[in, optional] LPCSTR lpValueName,LPDWORD lpReserved,[out, optional] LPDWORD lpType,[out, optional] LPBYTE lpData,[in, out, optional] L…

C++实现高性能内存池(二)

文章目录 一、设计内存池二、实现MemoryPool::construct() 实现MemoryPool::deallocate() 实现MemoryPool::~MemoryPool() 实现MemoryPool::allocate() 实现三、与 std::vector 的性能对比一、设计内存池 在上节中,我们在模板链表栈中使用了默认构造器来管理栈操作中的元素内…

Power BI 如何使用Tooltip创建悬浮报表页 (自定义工具提示)

前言 本文介绍如何在Power BI中通过自定义工具提示创建悬浮报表页。 案例中,我们想要在销售柱状图中展现产品的具体销售情况。当鼠标点击到指定产品时,能够了解到对应的销售数据以及国家分布信息。 1. 创建新页面 设置tooltip 创建新页面,…

计算机视觉与深度学习 | SLAM国内外研究现状

===================================================== github:https://github.com/MichaelBeechan CSDN:https://blog.csdn.net/u011344545 ===================================================== SLAM国内外研究现状 视觉SLAM研究现状视觉惯性SLAM研究现状基于点线特征…