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96SEO 2026-02-20 06:14 18
在过去的几年里YOLO系列模型已经成为实时目标检测领域的领先方法。
许多研究通过修改体系结构、增加数据和设计新的损失将基线提高到了更高的水平。
然而我们发现以前的模型仍然存在信息融合问题尽管特征金字塔网络FPN和路径聚合网络PANet已经缓解了这一问题。
因此本研究提供了一种先进的聚集和分布机制GD机制该机制通过卷积和自注意操作来实现。
这个新设计的模型名为Gold
YOLO它增强了多尺度特征融合能力并在所有模型尺度上实现了延迟和准确性之间的理想平衡。
使用GDga***r-and-distribute机制代替现有的通过不停间接迭代融合不同level的信息的机制。
Module信息融合模块)、Inject(Information
Module信息注入模块)。
其中FAM与IFM用于特征收集Inject用于分发。
low-GD主要用于融合模型浅层的特征信息取代原Neck中的FPN结构输入为B2,B3,B4,B5的特征张量。
输入的特征张量首先通过Low-FAM进行空间尺度对齐并拼接在一起之后送入IFM模块。
分别经过Conv、RepVGGBlock、Conv进行特征提取融合最后Split送入Inject模块。
high-GD主要用于融合模型深层的特征信息取代原Neck中的FPN结构输入为P3,P4,P5的特征张量。
输入的特征张量首先通过High-FAM进行空间尺度对齐并拼接在一起之后送入IFM模块。
分别经过多头注意力机制和前向网络进行特征提取融合最后Split送入Inject模块。
Inject模块输入有两个一个是x_local一个是x_global也就是GD中处理完的特征张量。
通过图中的Conv与空间的缩放操作与x_local进行特征融合融合方式主要为点积和相加。
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