Aug, 2023
YOLO-MS:实时物体检测的多尺度表示学习再思考
YOLO-MS: Rethinking Multi-Scale Representation Learning for Real-time Object Detection
Yuming Chen, Xinbin Yuan, Ruiqi Wu, Jiabao Wang, Qibin Hou...
TL;DR提供高效且表现良好的目标检测器 YOLO-MS, 基于对不同核大小的卷积如何影响不同尺度物体的检测性能进行一系列研究来实现。新的策略能够大大增强实时目标检测器的多尺度特征表示。在 MS COCO 数据集上训练的 YOLO-MS, 不依赖于其他大规模数据集或预训练权重,在相同参数和 FLOPs 数量下,优于最近的实时目标检测器,包括 YOLO-v7 和 RTMDet。