YoloV10改进：Neck层改进|使用ContextAggregation模块改善Neck的输出特征|即插即用
摘要
在本文中，我们创新性地将ContextAggregation模块引入到了YoloV10模型中，特别是在其Neck部分的三个输出特征中融入了该模块，从而实现了显著的性能提升。ContextAggregation模块的核心优势在于其强大的多尺度上下文聚合能力。通过该模块，YoloV10能够更有效地捕捉和利用图像中的全局视觉信息，特别是针对遥感图像中普遍存在的尺度变化严重、对比度低和分布密集等挑战，这一能力显得尤为重要。模块在特征域、空间域和实例域中分别进行上下文信息的聚合，从而极大地增强了目标特征的区分性，提高了目标检测和实例分割的准确性。
论文翻译：《学习聚合多尺度上下文用于遥感图像的实例分割》
https://arxiv.org/pdf/2111.11057v2
遥感图像中的实例分割任务旨在对实例级别的对象进行逐像素标记，对于各种民用应用具有重要意义。尽管之前已取得了一些成功，但大多数为自然图像设计的现有实例分割方法，在直接应用于俯视遥感图像时，性能会急剧下降。通过仔细分析，我们观察到，挑战主要来自由于尺度变化严重、对比度低和分布密集而导致的对象特征缺乏区分性。为了解决这些问题，提出了一种新的上下文聚合网