contextguided专题

YOLOv5改进 | 融合改进 | C3融合ContextGuided增强分割效果

秋招面试专栏推荐 :深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 💡💡💡本专栏所有程序均经过测试,可成功执行💡💡💡 专栏目录: 《YOLOv5入门 + 改进涨点》专栏介绍 & 专栏目录 |目前已有70+篇内容,内含各种Head检测头、损失函数Loss、Backbone、Neck、NMS等创新点改进 本文介绍了一种名为CGNet的轻量级语义分割网络

【RT-DETR有效改进】轻量级下采样方法ContextGuided(参数量下降700W,轻量又涨点)

👑欢迎大家订阅本专栏,一起学习RT-DETR👑      一、本文介绍 本文给大家带来的是改进机制是一种替换Conv的模块Context Guided Block (CG block) ,其是在CGNet论文中提出的一种模块,其基本原理是模拟人类视觉系统依赖上下文信息来理解场景。CG block 用于捕获局部特征、周围上下文和全局上下文,并将这些信息融合起来以提高准确性。本文改进是基于Re

YOLOv8改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided(涨点幅度)

一、本文介绍 本文给大家带来的是改进机制是一种替换Conv的模块Context Guided Block (CG block) ,其是在CGNet论文中提出的一种模块,其基本原理是模拟人类视觉系统依赖上下文信息来理解场景。CG block 用于捕获局部特征、周围上下文和全局上下文,并将这些信息融合起来以提高准确性。(经过我检验分别在三种数据集上,大中小均进行了150轮次的实验,均有一定程度上的涨