派森歪瑞古德
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目标检测YOLO系列改进点

目标检测YOLO系列改进点_第1张图片
以YOLOX的结构图为例，谈谈最近的网络改进点

  • 输入图像部分预处理：mosic、mixup等数据增强；
  • 卷积可部分更换成denseConv，
  • 特征提取部分可做轻量化：mobile、ghost、shuffle一般是这三个
  • 轻量化还可以将卷积更换为DWConv
  • 优化器可互换：sgd、adam、ASGD等
  • 注意力机制：CA、SE、ECA、CBAM等
  • 可用空洞卷积替换下采样
  • 反卷积或者双线性插值替换上采样
  • 增强感受野SPP可换成ASPP、RFB等
  • BaseConv结构种的激活函数可换成ELU
  • 非极大值抑制NMS可换成soft-nms
  • BN操作可换成LaterNorm、InstanceNorm、GroupNorm等
  • 回归损失函数GIOU、CIOU、DIOU
  • 1×1卷积升维降维，轻量化
  • 特征融合部分可换成Bi-FPN

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