SPPF

YOLOv5改进 | 一文汇总：如何在网络结构中添加注意力机制、C3、卷积、Neck、SPPF、检测头

一、本文介绍本篇文章的内容是在大家得到一个改进版本的C3一个新的注意力机制、或者一个新的卷积模块、或者是检测头的时候如何替换我们YOLOv5模型中的原有的模块，从而用你的模块去进行训练模型或者检测。因为最近开了一个专栏里面涉及到挺多改进的地方，不能每篇文章都去讲解一遍如何修改，就想着在这里单独出一期文章进行一个总结性教程，大家可以从我的其它文章中拿到修改后的代码，从这篇文章学会如何去添加到你的模型

Snu77·2024-02-14 17:07

基于YOLOv8的暗光低光环境下（ExDark数据集）检测，加入多种优化方式---DCNv4结合SPPF ，助力自动驾驶（一）

本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。加入DCNv4结合[email protected]由原始的0.682提升至0.6941.暗光低光数据集ExDark介绍低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等10种不同光照条件下的图片，包含图片训练集5891张，测试

AI小怪兽·2024-02-07 11:16

关于yolov8的一些模块

yolov8的c2f模块，就是上一层的输出被split成了两部分，一部分不动，另一部分经过conbnsilu提取特征在拼回去，结构图如下：onnx的netron图如下：(1)c2f(2)bottleneck2、SPPF

lindsayshuo·2024-02-07 09:29

基于YOLOv8的工业油污缺陷检测，多种优化方法---DCNV4_SPPF助力涨点，[email protected]提升近四个点（一）

本文主要内容:详细介绍了工业油污缺陷检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。加入[email protected]由原始的0.648提升至0.6841.工业油污数据集介绍三星油污缺陷类别：头发丝和小黑点，["TFS","XZW"]数据集大小：660张数据集地址：https://download.csdn.net/download/m0_63774211/8774

AI小怪兽·2024-02-01 12:57

YOLOv7独家原创改进：SPPF原创自研创新 | SPPF创新结构，重新设计全局平均池化层和全局最大池化层，增强全局视角信息和不同尺度大小的特征

本文原创自研创新改进：SPPF_improve利用全局平均池化层和全局最大池化层，加入一些全局背景信息和边缘信息，从而获取全局视角信息并减轻不同尺度大小所带来的影响强烈推荐，适合直接使用，paper创新级别在多个数据集验证涨点

AI小怪兽·2024-01-27 15:51

YOLOv8加入AIFI模块，附带项目源码链接

YOLOv8中提及的AIFI（Attention-basedIntrascaleFeatureInteraction）模块是一种用于增强对象检测性能的机制，它是对YOLO架构中的SPPF（SpatialPyramidPooling-Fast

E寻数据·2024-01-22 14:36

YOLOv5姿态估计：HRnet实时检测人体关键点

、视频以及摄像头中的人体关键点，欢迎大家一起前来探讨学习~本文目录：一、项目准备1Pycharm中克隆github上的项目2.具体步骤3.环境配置二、目标检测1.添加权重文件2.获取图片边界框3.添加SPPF

是Dream呀·2024-01-16 12:00

【土堆】史上最全 YOLOv5 配置问题总结 AttributeError & RuntimeError & AssertionError

目录前言一、根据requirements.txt安装缺失的包二、运行detect.py文件遇到的6个问题1、AttributeError：Can'tgetattribute'SPPF'on2、AttributeError

作者正在煮茶·2024-01-15 12:14

YOLOv8/v7/v5全网首发原创独家创新，内涵CBAM注意力改进、ECA改进，SPPF改进等

内涵CBAM注意力改进、ECA改进，SPPF改进等！！！

AI小怪兽·2024-01-12 10:29

小知识点系列(三) 本文(3万字) | PAN与代码复现 | Backbone之FPN与代码复现 | SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC |

小酒馆燃着灯·2024-01-03 20:46

零基础入门目标检测系列学习记录（二）：YOLO系列之v5算法详解（一）

目录YOLOv5结构YOLOv5网络结构1.C3模块：2.SPPF模块3.使用siLU激活函数YOLOv5代码解读1.YOLOv5l.yaml配置文件2.yolo.py文件1.parse_model函数

杭哈哈·2024-01-02 20:27

YOLOv8独家原创改进：多种新颖的改进方式 | 保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv) | 全局感受野的空间金字塔 (Improve-SPPF)算法 | CA注意力改进版

深度可分离卷积本文自研创新改进：改进1）保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv)，解决了不能与原始特征层通道之间的信息交互的问题(如经典的深度可分离卷积)；改进2）提出快速的全局感受野的空间金字塔(Improve-SPPF

AI小怪兽·2024-01-01 15:57

YOLOv8独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF创新结构，重新设计全局平均池化层和全局最大池化层，增强全局视角信息和不同尺度大小的特征

本文原创自研创新改进：SPPF_improve利用全局平均池化层和全局最大池化层，加入一些全局背景信息和边缘信息，从而获取全局视角信息并减轻不同尺度大小所带来的影响强烈推荐，适合直接使用，paper创新级别在多个数据集验证涨点

AI小怪兽·2024-01-01 15:57

YOLOv8独家原创改进：SPPF自研创新 | 可变形大核注意力（D-LKA Attention），大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制

本文自研创新改进：可变形大核注意力（D-LKAAttention）高效结合SPPF进行二次创新，大卷积核提升不同特征感受野的注意力机制。

AI小怪兽·2024-01-01 15:27

YOLOv8独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积提升感受野

本文自研创新改进：SPPF与感知大内核卷积UniRepLK结合，大kernel+非膨胀卷积，使SPPF增加大kernel，提升感受野，最终提升检测精度收录YOLOv8原创自研https://blog.csdn.net

AI小怪兽·2024-01-01 15:26

解读SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC

SPP与SPPF一、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢？

梦在黎明破晓时啊·2023-12-25 11:46

YOLOv5改进 | SPPF | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF（全网独家改进）

Snu77·2023-12-18 13:08

YOLOv5改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF（精度更高的空间金字塔池化）

一、本文介绍本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPF（快速空间金字塔池化）模块。

Snu77·2023-12-18 13:07

基于YOLOv5的目标检测任务实战

目录前言一、YOLOv5SPPF1）空间金字塔池化（SpatialPyramidPooling,SPP）2）SPP3）SPPF数据增强二、实战代码1）代码结构2）边界框格式及损失指标3）代码问题及解决前言这是一个

Lxx_bbbbbb·2023-12-14 16:56

基于YOLOv8的农作物水稻病害检测系统，优化SPPF提升检测精度

本文摘要：农作物水稻病害首先进行数据处理到训练模型，最好优化SPPF提升检测精度，map0.5从原始的0.807提升至0.8211.YOLOv8介绍UltralyticsYOLOv8是Ultralytics

AI小怪兽·2023-12-14 16:13

空间金字塔池化（SPP，Spatial Pyramid Pooling)系列

部分图片来自blog:空间金字塔池化改进SPP/SPPF/SimSPPF/ASPP/RFB/SPPCSPC/SPPFCSPC_金字塔池化模块-CSDN博客,侵删（1）SPP,SpatialPyramidPool

追忆苔上雪·2023-12-06 00:14

YOLOv5算法进阶改进（7）— 将主干网络SPPF更换为SimSPPF / SPP-CSPC / SPPF-CSPC

SimSPPF是YOLOv6中提出的一种改进的空间金字塔池化方法，它是SPPF的升级版。SimSPPF通过在不同尺度上使用不同大小的池化核来提取特征，从而提高了检测器的性能。

小哥谈·2023-12-03 09:55

YOLOv5 学习记录

是一个基于Anchor的单阶段目标检测，其主要分为以下5个阶段：1、输入端：Mosaic数据增强、自适应Anchor计算、自适应图像缩放；2、Backbone：提取出高中低层的特征，使用了CSP结构、SPPF

RessCris·2023-11-20 03:57

2.4 SPP网络结构的原理和代码解析

一，原理在这里借鉴YOLOv5中的SPP/SPPF结构详解_tt丫的博客-CSDN博客的文章，该文章的原理解释很清楚，具体原理如下：1、SPP的应用的背景在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计，但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢

YANQ662·2023-11-18 23:31

记录yolov5目标检测算法学习（主要模块学习之sppf模块）23/10/19

上两篇讲完了conv和c3模块，本篇来介绍一下sppf模块spp和sppfspp的全称是SpatialPyramidPooling，意思是空间金字塔池化，是一种用于图像识别和目标检测的技术，其作用是在不同尺度下对图像进行特征提取和编码

晴友读钟·2023-11-15 12:38

YOLOv5网络结构图

如上图所示，我们需要先理解三个模块：Conv，C3，SPPF，以便理解网络结构图。关于这三个模块的解释放在文章末尾。其他我觉得有用的前置知识也会放在文章末尾。1.backbone作用：提取特征back

clmm_·2023-11-13 05:28

YOLOv5 7.0 网络结构解读

一.YOLOV5s网络结构图网络结构主要包含以下部分：1.输入端：自适应锚框计算、自适应图片缩放、Mosaic数据增强2.Backbone：CBS模块、C3模块、SPPF模块3.Neck：

nice-wyh·2023-11-12 17:44

使用YOLOv5的backbone网络识别图像天气 - P9

测试数据集数据集划分批次模型设计编写维持卷积前后图像大小不变的padding计算函数编写YOLOv5中使用的卷积模块编写YOLOv5中使用的Bottleneck模块编写YOLOv5中使用的C3模块编写YOLOv5中使用SPPF

好名让狗申请了·2023-10-28 00:53

YOLOv8改进：SPPF系列改进篇 | 大核分离卷积注意力模块（ Large Separable Kernel Attention）

本文改进：大核分离卷积注意力模块（LargeSeparableKernelAttention），实现涨点的目标并且降低计算复杂度和显存，引入到YOLOv8，与SPPF结合实现二次创新；LargeSeparableKernelAttention

会AI的学姐·2023-10-25 21:04

目标检测算法(三)YOLOv5 SPPF层的前身SPP-NET精细分析和讲解并附源码地址

SPP-NET(SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition)是一篇由KaimingHe、XiangyuZhang、ShaoqingRen和JianSun等人于2014年提出的论文，旨在提高深度卷积神经网络在图像分类和目标检测任务中的性能在传统的卷积神经网络中，通常使用全连接层来将卷积和池化层提取的特征映射

Snu77·2023-10-14 02:46

解决yolov5版本 Cant get attribute SPPF on module models.common等问题

1.报错:TypeError:notallargumentsconvertedduringstringformatting代码如下:string=''#读取数据集的图片iml=cv2.imread('./yolo/zuo/%szuo%d.bmp'%(string,i))#左图imr=cv2.imread('./yolo/you/%syou%d.bmp'%(string,i))#右图2.报错:WAR

积极向上的mr.d·2023-09-27 18:45

【yolov5】原理

其结构主要有Conv模块、C3模块、SPPF模块。Conv模块主要由卷积层

computer_vision_chen·2023-09-25 21:50

YOLOv5、YOLOv8改进：空间金字塔池化 SPPF改为 SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC / SPPFCSPC

目录1.SPP2.sppfyolov5作者基于spp提出3.YOLOv5/YOLOv8改进之结合ASPP3.1空洞卷积（AtrousConvolution）3.2空洞空间卷积池化金字塔2.配置yolo.py文件3.配置yolov5/yolov8_ASPP.yaml文件4.1SimSPPF5.RFB模块（ReceptiveFieldBlock）6.SPPCSPC7.SPPFCSPC1.SPP空间金字

陈子迩·2023-09-24 01:25

手把手实现yolov8的部署和使用

使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；2PAN-FPN。

书中藏着宇宙·2023-09-14 21:54

yolov5 自己训练的模型转换为onnx模型时，Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on ＜module ‘models.common‘ from 解决方案

运行YOLOv5时报错：AttributeError:Can'tgetattribute'SPPF'on解决办法如下：首先找到YOLOv5下的这个文件打开打开文件往下翻找到classSPP这一行，我的是在

weixin_44482092·2023-07-19 18:54

YOLOv8网络解析

docs.ultralytics.com/YOLOv8网络解析**0前言****1网络结构****Backbone****YOLOv4的CSP模块****YOLOv5的C3模块****YOLOv8的C2f模块****Neck****SPPF

咚咚锵咚咚锵·2023-07-19 06:54

follow迪导，对几个SPPF、SPP、simSPPF模块进行了速度测试

目录1.参考链接2.代码3.结果1.参考链接P导：YOLOv5网络详解下面做个简单的小实验，对比下SPP和SPPF的计算结果以及速度，代码如下（注意这里将SPPF中最开始和结尾处的1x1卷积层给去掉了，

孟孟单单·2023-07-19 06:51

SPP、SPPF 、 SimSPPF 、 ASPP、 SPPCSPC详解

分享自：https://blog.csdn.net/weixin_43694096/article/details/1263546601.原理1.1SPP（SpatialPyramidPooling）SPP模块是何凯大神在2015年的论文《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionNetworksforVisualRecognition》中提出来的.SPP全称为空

@BangBang·2023-07-19 06:20

目标检测YOLOv5运行遇到的问题及解决方法

运行detect.py报错：（1）AttributeError:Can'tgetattribute'SPPF'on解决方法：去V6版本里面的model/common.py里面去找到这个SPPF的类,把它拷过来到你的这个

小金光学CV·2023-06-13 15:14

365天深度学习训练营-第P9周-YOLOv5-Backbone模块实现

yolov5Backbone搭建图像分类网络学习Backbone结构中的细节，思考设计理由YOLOv5-Backbone模块实现一、Backbone模块空间金字塔池化（SPP）二、代码构建YOLOv5BackboneC3结构SPPF

_yoking_____·2023-06-12 21:10

关于yolov8的一些理解

文章目录1.前言2.创新点及工作3.网络结构3.1BackBone3.1.1C2F3.1.2结构微调3.1.2SPPF3.2Neck3.3Head4.正样本匹配策略4.1静态分配策略&动态分配策略4.2TaskAlignedAssigner5

硝烟_1994·2023-04-21 18:09

Multi-scale context多尺度上下文信息的学习

多尺度上下文信息的学习1参考1参考SPP，PPM、ASPP和FPN结构理解和总结:SPP，PPM、ASPP和FPN结构理解和总结lSPP、ASPP和FPN:SPP、ASPP和FPN空间金字塔池化改进SPP/SPPF

溯水襄陵_·2023-04-19 19:30

yolov8行人识别教程(2023年毕业设计+源码)

Backbone：使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块；PAN-FPN：毫无疑问

SYBH.·2023-03-29 18:23

关于yolov8的训练的一些改动

、YOLOv8创新改进点：1.1.Backbone使用的依旧是CSP的思想，不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块，实现了进一步的轻量化，同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF

lindsayshuo·2023-03-23 22:18

YOLOV5网络详解

YOLOV5把SPP换成SPPF：将输入串行的依次通过三个MaxPool2d,然后再将输出与输入进行Concat拼接。效率更高，计算量

qq_1418430025·2023-03-15 20:10

超越YOLOv8 | YOLOv6 v3.0为迎兔年重磅升级

github.com/meituan/YOLOv6YOLOv6v3.0的主要贡献简述如下：对检测器的Neck部件进行了翻新：引入BiC(Bi-directionalConcatenation)提供更精确的定位信息；将SPPF

AiCharm·2023-02-04 09:14

yolov5 VS yoloX VS yolov8

YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。

Azure1120·2023-02-04 08:56

记录一下配置YOLOv5_5.0过程中的报错信息

记录一下配置YOLOv5_5.0过程中的报错信息AttributeError:Can’tgetattribute‘SPPF’把utils/google_utils.py中的链接转换成v5.0release

Chhote·2023-01-30 07:55

yolo结构介绍

有一些细节的差别比如Backbone部分Focus倍替换成6*6的Conv，bottleneckCSP替换为C3，Neck部分SPP被替换成SPPF等Releasev1.0·ultralytics/yolov5

坠金·2023-01-27 11:12

比YOLOv8还要强的YOLOv6 v3.0

github.com/meituan/YOLOv6YOLOv6v3.0的主要贡献简述如下：对检测器的Neck部件进行了翻新，引入BiC(Bi-directionalConcatenation)提供更精确的定位信息；将SPPF

鹏の博客·2023-01-20 02:41

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