TPH-YOLOv5-1使用输入图像大小为1920,所有类别的权重相等。 TPH-YOLOv5-2使用输入图像大小1536,所有类别权重相等。 TPH-YOLOv5-3使用输入图像大小1920,每个类别的权重与标签数量相关,如图8所示。某一类别的标签越多,其权重就越低。 TPH-YOLOv5-4使用输入图像大小1536,每个类别的权重与标签数量相关。 TPH-YOLOv5-...
(1)TPH-YOLOv5-1使用输入图像大小为1920,所有类别的权重相等。 (2)TPH-YOLOv5-2使用输入图像大小1536,所有类别权重相等。 (3)TPH-YOLOv5-3使用输入图像大小1920,每个类别的权重与标签数量相关,如图8所示。某一类别的标签越多,其权重就越低。 (4)TPH-YOLOv5-4使用输入图像大小1536,每个类别的权重与标签数量相...
代码仓库: Gumpest/YOLOv5-Multibackbone-Compression: YOLOv5 Series Multi-backbone, Pruning and quantization Compression Tool Box. (github.com)github.com/Gumpest/YOLOv5-Multibackbone-Compression 一、核心思想 1、多添加一个预测头(微小物体检测),四个预测头缓解较大的物体尺度变化 2、集成 Transformer P...
In TPH-YOLOv5++, cross-layer asymmetric transformer (CA-Trans) is designed to replace the additional prediction head while maintain the knowledge of this head. By using a sparse local attention (SLA) module, the asymmetric information between the additional head and other heads can be captured ...
TPH-YOLOv5 在YOLOv5的基础上增加了一个预测头来检测不同尺度的目标。通过探索Self-Attention的预测潜力，使用了Transformer Prediction Heads(TPH)代替原来的预测头。同时，作者还集成了卷积块注意力模型(CBAM)来寻找密集场景下的注意力区域。 为了进一步提高 TPH-YOLOv5 的性能，作者还提供了大量有用...
TPH-YOLOv5-1使用输入图像大小为1920,所有类别的权重相等。 TPH-YOLOv5-2使用输入图像大小1536,所有类别权重相等。 TPH-YOLOv5-3使用输入图像大小1920,每个类别的权重与标签数量相关,如图8所示。某一类别的标签越多,其权重就越低。 TPH-YOLOv5-4使用输入图像大小1536,每个类别的权重与标签数量相关。
改进YOLOv5s模型，实现模型瘦身与精度提升。通过使用Ghost结构替换原模型中的Darknet53结构与正常卷积层，减小模型复杂度，同时调整特征图宽度，构建复杂度较低的基线模型，有效降低计算机资源占用。在精度提升方面，引入卷积块注意力模块（CBAM）对空间特征和通道特征进行权重分配，结合加权双向特征金字塔网络（...
TPH-YOLOv5-1使用输入图像大小为1920,所有类别的权重相等。 TPH-YOLOv5-2使用输入图像大小1536,所有类别权重相等。 TPH-YOLOv5-3使用输入图像大小1920,每个类别的权重与标签数量相关,如图8所示。某一类别的标签越多,其权重就越低。 TPH-YOLOv5-4使用输入图像大小1536,每个类别的权重与标签数量相关。
简介:详细解读TPH-YOLOv5 | 让目标检测任务中的小目标无处遁形(一) 1简介 针对无人机捕获场景的目标检测是最近比较流行的一项任务。由于无人机在不同高度飞行,目标尺度变化较大,这样给模型的优化也带来了很大的负担。此外,在无人机进行高速低空飞行时,也会带来密集目标的运动模糊问题。
最近在使用VisDrone作为目标检测任务的数据集,看到了这个TPH-YOLOv5这个模型在VisDrone2021 testset-challenge数据集上的检测效果排到了第五,mAP达到39.18%。 于是开始阅读它的论文,并跑一跑的它的代码。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2108.11539.pdf项目地址:https://github.com/cv516Buaa/tph-yolov5VisDrone数...