为了进一步提升YOLOv5的性能,本文将详细介绍如何将Swin Transformer模块集成到YOLOv5目标检测算法中。 一、YOLOv5算法概述 YOLOv5由Ultralytics团队开发,它采用了单阶段检测的方法,将目标检测任务转化为一个回归问题,并通过一个卷积神经网络直接输出目标的边界框和类别信息。YOLOv5的设计思路简单直接,模型结构包括主干网络(...
Swin Transformer是一种基于Transformer的模型,专为计算机视觉任务设计。它通过引入层次化的Transformer结构和窗口化的自注意力机制,实现了在图像分类、目标检测和语义分割等任务上的卓越性能。将Swin Transformer模块集成到YOLOv5中,有望进一步提高目标检测的性能和准确性。 要实现这一集成,我们需要对YOLOv5的模型结构进行一...
YOLOv5作为当前最先进的目标检测模型之一,以其高速度和准确性在业界备受瞩目。然而,面对复杂多变的小目标检测场景,YOLOv5的性能仍有提升空间。本文将探讨如何利用Swin-Transformer这一新型Transformer模型,对YOLOv5进行优化,以提升其在小目标检测方面的能力。 YOLOv5简介 YOLOv5(You Only Look Once version 5)是YOLO系...
金融界2025年1月31日消息，国家知识产权局信息显示，成都市楠菲微电子有限公司申请一项名为“基于YOLOv5 与Swin Transformer融合改进的芯片小目标缺陷检测方法及系统”的专利，公开号CN 119379631 A，申请日期为2024年10月。专利摘要显示，本发明公开了基于YOLOv5 与Swin Transformer融合改进的芯片小目标缺陷检测方法及系统...
YOLOv5结合Swin Transformer V2 教程: 配置common.py文件: class WindowAttention(nn.Module): r""" Window basedmulti-head self attention(W-MSA) module with relative position bias. It supports both of shifted and non-shifted window. Args:
改进YOLO:YOLOv5结合swin transformer文章参考于芒果大神,在自己的数据集上跑了一下,改了一些出现的错误。 一、配置yolov5_swin_transfomrer.yaml # Parameters nc: 10 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple anchors: - [10,13, 16...
二、YOLOv5中修改网络结构的一般步骤: 1. models/common.py:加入要修改的模块代码 2. models/yolo.py:parse_model函数里添加新模块的名称 3. models/new_model.yaml:在models文件夹下新建模块对应的.yaml文件 (1)common.py加入swin-transformer代码
在这项工作中,引入了一系列网络体系结构,将Swin Transformer主干与YoloR头融合在一起。受Yolo命名法的启发,这些架构被命名为YotoR:You Only Transform One Representation。这反映了使用由Transformer块生成的单一统一表示,该表示通用且适用于多个任务。该提案背后的想法是使用强大的Swin Transformers特征提取来提高检测精度...
3. 交替分区配置:移动窗口分区方法在连续的Swin Transformer块中交替使用两种分区配置。例如,第一个模块从左上角像素开始使用常规窗口分区策略,接着下一个模块采用的窗口配置将与前一层相比移动一定距离。 4. 移动窗口自注意力的计算:移动窗口自注意力计算的有效性不仅在图像分类、目标检测和语义分割任务中得到了验证...
4)逆循环位移(Reverse cyclic shift):完成自注意力计算后,特征会进行逆循环位移,恢复到它们原来在图像中的位置。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 主干篇 | SwinTransformer替换Backbone(附代码 + 详细修改步骤 +原理介绍),点击此处即可跳转...