DenseNet is introduced and integrated with the C3 module of YOLOv5s backbone network to propose the C3_DenseNet module to enhance feature transfer and prevent model overfitting. The DY-YOLOv5 algorithm is applie
YOLOv5改进 | 细节涨点篇 | DySample一种超级轻量的动态上采样算子(效果完爆CARAFE) Snu77 互联网行业 从业人员 1 人赞同了该文章 一、 本文介绍 本文给大家带来的改进机制是一种号称超轻量级且有效的动态上采样器——DySample。与传统的基于内核的动态上采样器相比,DySample采用了一种基于点采样的...
我们首先展示了一个朴素的设计,然后演示了如何逐步加强其上采样行为,以实现我们的新上采样器DySample。与以前基于内核的动态上采样器相比,DySample不需要定制CUDA包,并且具有更少的参数、FLOPs、GPU内存和延迟。除了轻量级的特点,DySample在五个密集预测任务上优于其他上采样器,包括语义分割、目标检测、实例分割、全视...
1、首先找到项目中 utils/plots.py 文件,打开该代码 将原来的 Colors类注释掉(或删掉),改成如下Colors类 classColors: def__init__(self): pass def__call__(self,n,bgr=True): # 根据 n 的值返回颜色,理论上可以返回任意颜色,自己加即可 ifn==1: return(0,0,255)# 返回红色的(B,G,R)值 elifn...