优化改进YOLOv5算法：加入ODConv+ConvNeXt提升小目标检测能力——(超详细)

编程入门行业动态更新时间:2024-10-21 11:28:59

优化改进YOLOv5<a href=https://www.elefans.com/category/jswz/34/1770096.html style= 算法：加入ODConv+ConvNeXt提升小目标检测能力——(超详细)"/>

为了提升无人机视角下目标检测效果，基于YOLOv5算法，在YOLOv5主干中实现了Omnidimensional Convolution（ODConv），以在不增加网络宽度和深度的情况下提高精度，还在YOLOv5骨干网中用ConvNeXt块替换了原始的C3块，以加快检测速度。

1 Omni-dimensional dynamic convolution

YOLOv5使用传统的二维卷积来生成特征。图1（a）显示了二维卷积如何在具有四个滤波器的卷积层中工作。卷积层的输出通道数等于滤波器数，每个滤波器的维数取决于输入特征的维数。传统的二维卷积可以描述为：

更多推荐

优化改进YOLOv5算法：加入ODConv+ConvNeXt提升小目标检测能力——(超详细)

本文发布于:2023-12-03 07:21:30，感谢您对本站的认可！

算法目标能力详细 ConvNeXt

评论列表（有 0 条评论）