YOLOv5改进 | Conv篇 | 轻量级下采样方法ContextGuided(大幅度涨点)

本文介绍了YOLOv5中引入的ContextGuidedBlock_Down模块,模拟人类视觉系统理解场景,包含局部、周围和全局上下文提取。通过修改YOLOv5模型,实现在语义分割任务上的性能提升。详细步骤指导如何添加CGBlock,并提供了不同版本的yaml配置文件和训练截图。

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 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点,下面我选取了一种中等大小的数据集的结果进行了对比)同时本文的修改方法和之前的普通卷积模块也有所不同,大家需要注意看章节四进行修改。同时在开始讲解之前推荐一下我的专栏,本专栏的内容支持(分类、检测、分割、追踪、关键点检测),专栏目前为限时折扣,欢迎大家订阅本专栏,本专栏每周更新3-5篇最新机制,更有包含我所有改进的文件和交流群提供给大家。

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