Gold-YOLO：基于聚合与分配机制的高效目标检测器

主要观点总结

本文主要介绍了Gold-YOLO模型，一种针对计算机视觉任务中的目标检测设计的先进聚合与分配（GD）机制。该模型旨在增强多尺度特征融合能力，并在所有模型尺度下实现延迟与精度之间的平衡。文章还介绍了该模型在COCO数据集上的表现以及与其他YOLO系列模型的对比。

关键观点总结

关键观点1: Gold-YOLO模型介绍

Gold-YOLO是一种基于YOLO系列的目标检测模型，通过采用先进的聚合与分配（GD）机制来增强多尺度特征融合能力。该模型旨在提高目标检测的准确性和速度。

关键观点2: GD机制

GD机制是Gold-YOLO模型的核心，它通过卷积和自注意力操作实现全局信息融合，并促进信息在模型不同层级之间的有效传输。

关键观点3: 实验及可视化

文章介绍了Gold-YOLO模型在COCO数据集上的表现，与其他YOLO系列检测器进行了对比，并通过类激活映射（CAM）可视化结果展示了模型对目标检测区域的权重分配。

关键观点4: 联系与加入

文章最后提供了联系方式，邀请读者加入计算机视觉研究院学习群，并简要介绍了研究院的主要方向和活动。

文章预览

点击蓝字 关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID ｜ 计算机视觉研究院 学习群 ｜ 扫码在主页获取加入方式 代码地址：https://github.com/huawei-noah/EfficientComputing/tree/master/Detection/Gold-YOLO MindSpore code：https://gitee.com/mindspore/models/tree/master/research/cv/Gold_YOLO. 计算机视觉研究院专栏 Column of Computer Vision Institute 在过去几年中，YOLO 系列模型已成为实时目标检测领域的主流方法。 许多研究通过修改架构、扩充数据以及设计新的损失函数，将基线水平提升到了更高层次。 然而，我们发现尽管特征金字塔网络（FPN）和路径聚合网络（PANet）缓解了这一问题，但以往的模型仍存在信息融合方面的难题。 PART/ 1       概述      本研究提出了一种先进的聚合与分配（GD）机制，该机制通过卷积和自注意力操作实现。这种新设计的模型名为 Gold - YOLO， ………………………………