在今天分享中,研究者提出了一种改进的特征金字塔模型,命名为AF-FPN,它利用自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失并增强表示能力的特征金字塔。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的...
在今天分享中,研究者提出了一种改进的特征金字塔模型,命名为AF-FPN,它利用自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失并增强表示能力的特征金字塔。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的...
对于原始YOLOv5(s,m,l,x)的网络结构不在赘述。 本文引入AF-FPN和自动学习数据增强,解决模型大小与识别精度不兼容问题,进一步提高模型的识别性能。 用AF-FPN代替原来的FPN结构,提高了多尺度目标识别能力,在识别速度和精度之间进行了有效的权衡。 1、AF-FPN AF-FPN在传统特征金字塔网络的基础上,增加了自适应注意力...
在今天分享中,研究者提出了一种改进的特征金字塔模型,命名为AF-FPN,它利用自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失并增强表示能力的特征金字塔。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的...
将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的自动学习数据增强方法来丰富数据集并提高模型的鲁棒性,使其更适合实际场景。在Tsinghua-Tencent 100K (TT100K) 数据集上的大量实验结果证明了与几种最先进的方法相比所提出的方法的...
一、YOLOv5简介及特点 YOLOv5(You Only Look Once version 5)是一种基于深度学习的实时目标检测算法,它属于卷积神经网络(CNN)的范畴。YOLOv5继承了YOLO系列的优良传统,在保持高准确率的同时,实现了极快的检测速度,并且模型更加轻量化,易于在移动设备和嵌入式设备上部署。其主要特点包括: 端到端训练:YOLOv5采用端...
yolov5 初始化了 9 个 anchors,分别在三个特征图 (feature map)中使用,每个 feature map 的每个 grid cell 都有三个 anchor 进行预测。 分配规则: •尺度越大的 feature map 越靠前,相对原图的下采样率越小,感受野越小, 所以相对可以预测一些尺度比较小的物体(小目标...
YOLO系列是基于深度学习的回归方法,本文详细介绍了从YOLOv1至最新YOLOv5五种方法的主要思路、改进策略以及优缺点。 YOLO官网: https://github.com/pjreddie/darknet YOLO v.s Faster R-CNN 1.统一网络:YOLO没有显示求取region proposal的过程。Faster R-CNN...
将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的自动学习数据增强方法来丰富数据集并提高模型的鲁棒性,使其更适合实际场景。在Tsinghua-Tencent 100K (TT100K) 数据集上的大量实验结果证明了与几种最先进的方法相比所提出的方法的...
本文提出了一种基于改进YOLOv5的交通标志检测方法。 首先,针对传统YOLOv5模型在处理小目标和遮挡问题上的不足,我们采用了以下几种策略进行改进: 24.特征金字塔网络(FPN)的引入:通过引入FPN结构,加强了模型对不同尺度目标的检测能力,有助于更好地捕捉到交通标志中的细节信息。 25.自适应锚框计算:根据数据集的特点,...