YOLOv13教程:手把手教你CSP_MutilScaleEdgeInformationSelect模块 通过DSM 在空间与局部对比域上做自适应选择

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绿色线条为添加CSP_MutilScaleEdgeInformationSelect后的训练效果,map50指标提升12.45,准确率提升5.44
本文章CSP_MutilScaleEdgeInformationSelect部分结构有些问题,请移步其他文章。

移植

创建ultralytics\cfg\models\v13\yolov13-CSP_MutilScaleEdgeInformationSelect.yaml

nc: 80 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov13n.yaml' will call yolov13.yaml with scale 'n'
  # [depth, width, max_channels]
  n
Focal Network for Image Restoration 然后,浅层特征通过三尺度对称编码器-解码器传递,并转换为恢复特征,即解码器的第一个尺度中的MResBlock的输出特征。在受此启发的基础上,在这项研究中,我们不追求大的感受野或对Transformer架构进行修改,而是通过更多地关注用于重建的信息信号(如边缘信息或难以恢复的区域)来开发一个高效且有效的基于CNN的框架。受到这样一个事实的启发,即降质/清晰图像对具有相似的低频分量,但在高频方面有所不同,我们通过提出的FSM来进一步强调包含输入/清晰图像对之间真正差异的区域,通过移除最低频率。 阅读详情

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YOLO君
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