一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络,其是一种特征融合层的结构,也就是我们本文改进YOLOv5模型中的Neck部分,它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小,同时能够达到一定的轻量化效果(需要注意的是BiFPN正常是需...
在YOLOv5/YOLOv7中,特征提取网络通常采用CSPDarknet53或CSPPanet等结构。为了引入BiFPN,我们需要将原有的特征融合部分替换为BiFPN结构。 具体而言,我们需要修改YOLOv5/YOLOv7的common.py文件,定义一个新的Concat_BiFPN类,该类继承自nn.Module。在Concat_BiFPN类的初始化函数中,我们需要定义一些必要的参数,如权重w、...
1、yaml文件 # YOLOv5 by Ultralytics, GPL-3.0 license # Parameters nc: 20 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,90, ...
简介:YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络(附yaml文件+代码) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络,其是一种特征融合层的结构,也就是我们本文改进YOLOv5模型中的Neck部分,它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行...
yolov5 PANet层改BiFPN 本文以YOLOv5-6.1版本为例 一、Add 1.在common.py后加入如下代码 # 结合BiFPN 设置可学习参数 学习不同分支的权重 # 两个分支add操作 class BiFPN_Add2(nn.Module): def __init__(self, c1, c2): super(BiFPN_Add2, self).__init__()...
针对现有目标检测算法应用于复杂火灾场景检测精度差、速度慢、部署困难的问题,本文提出一种轻量级的 Light-YOLOv5 火灾检测算法,实现速度和精度的平衡。 首先,将最后一层 Backbone 替换为SepViT Block,增强 Backbone 与全局信息的联系; 其次,设计了 Light-BiFPN Neck 网络,在提高特征提取的同时减轻模型复杂度; 第三,...
今天小编给大家分享一下怎么将yolov5中的PANet层改为BiFPN的相关知识点,内容详细,逻辑清晰,相信大部分人都还太了解这方面的知识,所以分享这篇文章给大家参考一下,希望大家阅读完这篇文章后有所收获,下面我们一起来了解一下吧。 一、Add 1.在common.py后加入如下代码 ...
YOLOv5 在 Neck 使用 PANET 进行特征提取和融合。它采用自下而上和自上而下的双向融合方法,取得了不错的效果,但火灾检测的环境通常过于复杂,需要融合更多的特征才能获得更好的效果。 BiFPN是一种加权双向特征金字塔网络,将同一层的输入和输出节点跨层连接起来,实现更高层次的融合,缩短上下层之间信息传递的路径。由于...
常见的目标检测算法多数会通过加深和加宽网络来获得更好的检测性能,导致模型体积过大,为了使目标检测算法体积更小,且精度不下降.本文提出了基于BiFPN-YOLOv5的轻量级公路病害检测算法.使用BiFPN-YOLOv5作为主体网络,并引入Mobilenetv3,替换掉原算法中Backbone部分.实验结果表明,所提出算法检测速度增加的同时检测精度不变,...
YOLOv5改进之五:改进特征融合网络PANET为BIFPN 前言:作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5,已经集合了大量的trick,但是在处理一些复杂背景问题的时候,还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章,将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的...