YOLOv9最新改进系列:YOLOv8融合BoTNet模块,融合CNN+自然语言处理技术的优势,有效提升检测效果!

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YOLOv9最新改进系列:YOLOv9融合BoTNet模块,融合CNN+自然语言处理技术的优势,有效提升检测效果!

  • YOLOv9最新改进系列:YOLOv9融合BoTNet模块,融合CNN+自然语言处理技术的优势,有效提升检测效果!
  • 一、 BoTNet简介
  • 二、 改进教程
    • 2.1 修改YAML文件
    • 2.2 新建.py
    • 2.3 修改tasks.py
  • 三、验证是否成功即可


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一、 BoTNet简介

论文地址:https://arxiv.org/abs/2101.11605

BoTNet是一种简单但功能强大的主干网络,该架构将注意力模块纳入了包括图像分类,目标检测,实例分割等多种计算机视觉任务。通过仅将ResNet的最后三个的卷积层替换成MHSA层,并不进行其他改变,在墓边检测方面显著改善了极限,同时减少了参数两,从而使得延迟最小化。
Transformer中的MHSA和BoTNet中的MHSA的区别:

归一化,Transformer使用 Layer Normalization,而BoTNet使用 Batch Normalization。
非线性激活,Transformer仅仅使用一个非线性激活在FPN block模块中,BoTNet使用了3个非线性激活。
输出投影,Transformer中的MHSA包含一个输出投影,BoTNet则没有。
优化器,Transformer使用Adam优化器训练,BoTNet使用sgd+ momentum

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二、 改进教程

2.1 修改YAML文件

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2.2 新建.py

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2.3 修改tasks.py

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三、验证是否成功即可

执行命令

python train.py

改完收工!
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