YOLOv7改进:加入解耦头Decoupled_Detect,涨点明显

  💡💡💡本文全网首发独家改进:Decoupled_Detect,Hybrid Channels 策略重新设计了一个更高效的解耦头结构

Decoupled_Detect |   亲测在多个数据集能够实现涨点,多尺度特性在小目标检测表现也十分出色。

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. Decoupled Head介绍

为什么要用到解耦头?

因为分类和定位的关注点不同;
分类更关注目标的纹理内容;
定位更关注目标的边缘信息;

        YOLOv6 采用了解耦检测头(Decoupled Head)结构,同时综合考虑到相关算子表征能力和硬件上计算开销这两者的平衡,采用 Hybrid Channels 策略重新设计了一个


http://www.niftyadmin.cn/n/5145102.html

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