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...
python train.py --cfg /path/to/yolov5_swint.yaml --data /path/to/data.yaml 五、实验结果 我们在开源数据集COCO上进行了实验,评估了添加Swin Transformer模块后的YOLOv5的检测精度和速度。如下表所示,实验结果表明,添加Swin Transformer模块的YOLOv5在精度方面与传统的YOLOv5相比有了显著提升。尽管添加Swin Tra...
(b) Vision Transformer (ViT):以前的视觉Transformer模型(如ViT)产生单一低分辨率的特征映射,并且由于全局自注意力的计算,其计算复杂度与输入图像大小呈二次方关系。 我们可以将Swin Transformer的基本原理分为以下几点: 1. 层次化特征映射:Swin Transformer通过合并图像的相邻小块(patches),在更深的Transformer层次中逐...
self.conv = Conv(c1, c2)# remove input_resolutionself.blocks = nn.Sequential(*[SwinTransformerLayer(dim=c2, num_heads=num_heads, window_size=window_size, shift_size=0if(i %2==0)elsewindow_size //2)foriinrange(num_layers)])defforward(self, x):ifself.convisnotNone: x = self.conv...
统一使用 YOLOv5 代码框架,结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。 本项目包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据增强部分】、【标签分配策略】、...
前面介绍改进YOLO算法,引入Swin transformer模块,本人在某遥感数据集上进行测试,替换主干网络后,确实有精度提升的效果,并且参数量降低了,相对于Botnet中的多头注意力机制来说,加入网络的性价比更高,也证明了Swin transformer模块的有效性和优越性。今年还出了Swin transformer 第二个版本,尝试将其中添加进YOLO系列算法中...
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...
Swin-Head是一种基于Swin Transformer的头部设计,它将Transformer模型中的自注意力机制引入到了目标检测任务中。通过将Swin-Head与YOLO v5的颈部网络(如PANet)相结合,我们可以进一步提升模型的全局特征提取能力和空间信息交互能力。 在实现上,我们可以将YOLO v5原有的颈部网络替换为Swin-Head,同时保持原有的anchor机制和...
Swin-Transformer代码工程进行物体检测 (1)数据转换 由于之前一直用YoloV5做物体检测,为了使用使用yolo格式的数据,首先需要把其转化成需要的格式,这里我们转化成coco格式: 参考:https://github.com/Taeyoung96/Yolo-to-COCO-format-converter 准备需要转的Yolov5数据,如train数据,images是所有图像数据,labels放置的标注...