通过对比实验可以发现,集成Swin Transformer模块的YOLOv5在精度方面有了显著提升,同时保持了较快的检测速度。 四、应用与优化 将优化后的YOLOv5模型应用于实际场景中,如自动驾驶、监控安全等领域,可以显著提升目标检测的精度和速度。例如,在自动驾驶场景中,优化后的模型可以更准确地识别道路上的行人、车辆等目标,为车辆...
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的模型结构进行一些修改。首先,我们需要将YOLOv5中的某些卷积层替换为Swin Transformer模块。这可以通过将Swin Transformer的输出与YOLOv5的后续层进行连接来实现。此外,我们还需要调整YOLOv5的训练过程,以适...
Swin Transformer通过一个基于移动窗口的多头自注意力(MSA)模块取代了传统的MSA模块。每个Swin Transformer块由一个基于移动窗口的MSA模块组成,然后是两层带有GELU非线性的MLP,之前是LayerNorm(LN)层,之后是残差连接。 4. 移动窗口分区:为了在连续的Swin Transformer块中引入跨窗口连接的同时保持非重叠窗口的有效计算,提...
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...
一、Swin-transformerCtrl CV:Swin Transformer in Classification 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. …
(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
针对目前施工现场的安全帽检测方法存在遮挡目标检测难度大、误检漏检率高的问题,提出一种改进YOLOv5的安全帽检测方法;首先,使用K-means++聚类算法重新设计匹配安全帽数据集的先验锚框尺寸;其次,使用Swin Transformer作为YOLOv5的骨干网络来提取特征,基于可移位窗口的Multi-head自注意力机制能建模不同空间位置特征之间的...
准备需要转的Yolov5数据,如train数据,images是所有图像数据,labels放置的标注文件,txt文件中每行是物体的类别和位置框坐标信息: train images/1.jpg labels/1.txt 1. 2. 3. 其中标注文本文件1.txt格式 00.709472656250.445250000000000030.24707031250.135500.6066894531250.4060.046386718750.06100.7707519531250.444250000000000030...
并且它采用的方法在之前也很常见,具体可以参考yolov2的passthrough,yolov5的FOCUS模块。本质上就是从一个feature map上间隔挑选,挑出4个大小为 h/2, w/2的新feature,并concat到一起,那么它的通道数其实是变成了4倍。 所以在后面又添加一个卷积层,进行降维操作。从而达成一次下采样,维度翻一倍的经典类卷积网络结构...
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: