图中标红的部分代表了SPD-Conv替换传统卷积操作的地方。YOLOv5的架构被分为三个主要部分: 1. 主干网络(Backbone):这是特征提取的核心部分,每个SPD和Conv层的组合都替换了原始YOLOv5中的步长卷积层。2. 颈部(Neck):这部分用于进一步处理特征图,以获得不同尺度的特征,从而提高检测不同大小物体的能力。它也包含SPD和...
YOLOv5-SPD通过用SPD-Conv构建块替换YOLOv5中的步长为2的卷积层: SPD层替换: 在YOLOv5和ResNet中,将所有步长为2的卷积层替换为SPD-Conv构建块,因为这些步长卷积层导致特征图下采样,可能会丢失低分辨率图像和小尺寸物体的重要信息。 池化层移除: 对于低分辨率图像,移除最大池化层是合理的,因为在这些情况下,下采样...
由于出到YOLOv7,YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文,这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说,研究的价值和新颖度都不太够了,为与时俱进,以后改进算法以YOLOv7为基础,此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用,所以继续YOLOv5系列改进的序号。另外改进方法在YOLOv5等其他算法同样可以适用进行改进。希望...
YOLOv5-SPD:将第 3 节中描述的方法应用于YOLOv5并获得 YOLOv5-SPD,只需用 SPD-Conv 替换YOLOv5 s t r i d e − 2 stride-2stride−2 卷积即可。这种替换有 7 77 个实例,因为 YOLOv5 在主干中使用5 55个s t r i d e − 2 stride-2stride−2 卷积层将特征图下采样 25 2525 倍,并在...
2.Yolov5-SPD网络结构图 只需更换YOLOv5 stride-2卷积层即可得到YOLOv5- SPD,用SPD-Conv构建块取代原有卷积。有7个这样的替换实例,因为YOLOv5在主干中使用5个stride-2卷积层对特征图进行25倍的下采样,在neck使用2个stride-2卷积层。在YOLOv5 neck中,每一次步长卷积后都有一个连接层;这并没有改变我们的方法...
然后,我们将SPD-Conv应用于YOLOv5和ResNet,创建了新的CNN架构,并通过经验证明,我们的方法明显优于最先进的深度学习模型,特别是在处理低分辨率图像和小物体等更困难的任务时。我们在github.com/LabSAINT/SPD上开放了源代码。 解决的主要问题:小物体检测是一项非常具有挑战性的任务,因为小物体固有的分辨率较低,而且可...
将SPD-Conv应用于YOLO v5与ResNet的新型CNN架构，展现出以下优势：改进主要源自于SPD-Conv消除了步长卷积与池化层，保留了更多信息，使模型能更有效学习特征表示。SPD-Conv是一种通用构建块，易于应用于大多数甚至所有CNN架构。官方Yolov8结果测试显示，相较于官方模型，性能有所提升，参数量也有所增加。
YOLOv5-spd-l48.532.452.710.3 Evaluation The scriptval.pycan be used to evaluate the pre-trained models $ python val.py --weights './weights/nano_best.pt' --img 640 --iou 0.65 --half --batch-size 1 --data data/coco.yaml $ python val.py --weights './weights/small_best.pt' --...
Then, a new Convolutional Neural Network (CNN) building block named SPD-Conv is constructed to replace the pooling layers and convolutional layers in the YOLOv5 algorithm, which reduces information loss, ensures the original fine-grained details of the image and im...
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