最后,需要灵活地使用3个模块,GSConv、GSbottleneck和VoV-GSCSP。 2、Slim-Neck针对YOLO系列的设计 YOLO 系列检测器由于检测效率高,在行业中应用更为广泛。这里使用 slim-neck 的模块来改造 Scaled-YOLOv4 和 YOLOv5 的 Neck 层。图 6 和图 7 显示了2种 slim-neck 架构。 图6 图7 3、免费的改进Tricks 可...
关键步骤一: 将下面代码粘贴到/projects/yolov5-6.1/models/common.py文件中 class GSConv(nn.Module): # GSConv https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconv def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, g=1, act=True): super().__init__() c_ = c2 // 2 self.cv1 = Conv(c1...
N为Hadamard积。 2.如何加入到YOLOv7 2.1 新建 models/block/UNet_v2.py 核心代码: 代码语言:python 代码运行次数:6 复制 Cloud Studio代码运行 classSDI(nn.Module):def__init__(self,channels):super().__init__()#self.convs = nn.ModuleList([nn.Conv2d(channel, channels[0], kernel_size=3, s...
实验结果表明,在Tesla T4上,采用GSConv和Slim Neck优化的YOLOv5/YOLOv7算法,能够以约100FPS的速度实现70.9%的mAP0.5,相较于原始网络取得了显著的性能提升。 在实际应用中,通过引入GSConv和Slim Neck技术,可以有效优化YOLOv5/YOLOv7目标检测算法,实现更高效的实时检测。这为自动驾驶汽车等领域的目标检测任务提供了有...
很久之前写的,需要修改路径的地方在视频中已经标出,需要自行安装CUDA,TensorRT以及OpenCV,代码我放到了github上:https://github.com/yaoyi30/yolov5_TensorRT_C-, 视频播放量 836、弹幕量 0、点赞数 8、投硬币枚数 6、收藏人数 8、转发人数 5, 视频作者 太阳的小哥, 作
注意力机制和GSConv的YOLOv5行人检测方法,采用YOLOv5网络,YOLOv5主要由输入端(Input)、主干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)、检测端(Head)四个部分组成,Input为图像预处理阶段,Backbone为提取特征阶段,Neck为特征融合阶段,Head对图像特征进行预测,生成边界框和并预测类别;在YOLOv5中依次引入CA注意力机制、GSConv模块...
简介:【论文复现】针对yoloV5-L部分的YoloBody部分重构(Slim-neck by GSConv) 前言 本文将着重于实操讲解,对于yolov5-l的网络主题部分进行重构,因此将省略掉原理部分的讲解。若读者对原理部分感兴趣的话可以参考论文【1】中的方法进行构建网络主体部分。本文中的网络主体架构是从bubbliiiing的 yoloV5 中剥离...
基于改进YOLOv5的飞行员异常行为识别方法 为了快速准确地识别飞行员在驾驶舱内的异常行为,以保证航空安全,设计了一种基于改进YOLOv5算法的驾驶舱内飞行员异常行为识别方法.在YOLOv5的骨干网络中加入坐标注意力... 魏麟,谭任翔,何峻毅,... - 《航空计算技术》 被引量: 0发表: 2023年 基于改进YOLOv5算法的现场不...
1.一种基于gs-yolo v5的森林火灾检测算法,主要包括以下步骤:s01)把所得的数据集进行数据增强(例如,饱和度、马赛克、色调、图片翻转),使用labelimg软件进行数据集标注;s02)将总数据集按照8:1:1的比例化为训练集、验证集、测试集。接下来把所有数据集的图片输入到gs-yolov5网络中;s03)将网络中的sppf替换为super...
代码:https://github.com/AlanLi1997/Slim-neck-by-GSConv 直接步入正题~~~ 目标:为YOLOv5模型构建一个简单高效的Neck模块。考虑了卷积方法、特征融合结构、计算效率、计算成本效益等诸多因素。 一、GSConv class GSConv(nn.Module): # GSConv https://github.com/AlanLi1997/slim-neck-by-gsconv def __in...