YOLOv5改进主干MAE|ConvNeXtv2:计算机视觉中的高效涨点

本文提出ConvNeXtv2模型,结合MAE与卷积操作,增强YOLOv5在目标检测中的性能和效率。通过在主干网络中使用MAE,提高了特征表达能力和模型稳定性。训练过程采用交叉熵损失和Adam优化器,展示了一种提升计算机视觉领域目标检测的新方法。

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近年来,计算机视觉领域取得了巨大的发展,对目标检测算法的要求也越来越高。作为一种快速而有效的目标检测方法,YOLO系列一直备受关注。在最新的研究中,通过融合MAE(Masked Autoencoders)和卷积操作,我们提出了ConvNeXtv2模型,进一步提升了YOLOv5的性能和效率。

MAE是一种基于自编码器的无监督学习方法,常用于特征学习和数据降维。在ConvNeXtv2中,我们将MAE应用于主干网络,用于增强特征的表达能力和模型的稳定性。通过使用MAE,我们可以自动学习到更具代表性的图像特征,从而提高目标检测的准确性。

接下来,让我们详细介绍ConvNeXtv2的结构和实现过程。

ConvNeXtv2模型结构

ConvNeXtv2模型采用了一种新颖的结构设计,将MAE与卷积操作相结合,以增强特征提取能力和模型的表示能力。下面是ConvNeXtv2的主要结构:

import torch
import torch.nn as nn

class ConvNeXtv2(
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