在这项研究中,作者提出了YOLO-TLA,一个基于YOLOv5改进的目标检测模型,重点在于小目标检测并降低模型复杂性,如图1所示。YOLOv5提出了五个版本,按照大小递增的顺序分别为YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x。每个版本都设计有特定的配置以适应不同的大小需求。 模型结构主要分为三部分: Backbone 网络、 ...
PoolFormer的池化注意力机制使得模型在捕获图像全局信息的同时,能够更好地处理局部细节,从而提升了检测精度。此外,得益于PoolFormer的轻量高效特性,改进后的YoloV9在保持原有实时检测速度的基础上,进一步降低了计算成本和内存占用,提升了整体模型的部署友好性。 显著优势: 性能飞跃:PoolFormer的引入显著提升了YoloV9的检...
2 BackBone 2.1 CSP 3 Neck 3.1 SPP/SPPF 3.2 PAN 4 输出端 4.1 正样本采样 4.2 损失计算 【深度学习】总目录 输入端:数据增强、锚框计算等。 backbone:进行特征提取。常用的骨干网络有VGG,ResNet,DenseNet,MobileNet,EfficientNet,CSPDarknet 53,Swin Transformer等。(其中yolov5s采用CSPDarknet 53作为骨干网)...
竞赛向:YOLOv4 Backbone中提到的CSP结构和Mish激活函数在竞赛中是比较有效的Tricks。 研究向:YOLOv4 Backbone具备作为研究Baseline的价值。 【六】YOLOv5 Backbone解析 YOLOv5的Backbone同样使用了YOLOv4中使用的CSP思想。 值得一提的是,YOLOv5最初版本中会存在Focus结构,在YOLOv5第六版开始后,就舍弃了这个结构改用6\...
YOLOv5_backbone( (Conv_1): Conv( (conv): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(2, 2), bias=False) (bn): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (act): SiLU() ) (Conv_2): Conv( (conv): Conv2d(64, ...
2.加入YOLOv8 2.1 新建ultralytics/nn/backbone/UniRepLKNet.py 核心代码: class UniRepLKNetBlock(nn.Module): def __init__(self, dim, kernel_size, drop_path=0., layer_scale_init_value=1e-6, deploy=False, attempt_use_lk_impl=True, ...
1.在YoloBody定义backbone=“mobilenetv2” 2.判断backbone是否是上面预先定义的类别 3.关于通道不匹配错误的问题,需要修改卷积使用的输入通道数。 3.1 首先定义三个有效特征层的输出通道数是多少。 3.2 然后需要修改卷积使用的输入通道数 4.参数量(大量的参数是在PAnet里面) 五、PAnet加强特征提取网络修改,使参数量...
为了解决这个问题,本文探索了一些新颖的架构,这些架构在YOLOv6目标检测框架中表现出了竞争力并且被应用。RepVGG 是一种新颖的网络,具有高度优化的3x3卷积核,可以在GPU或CPU上通过Winograd算法进行优化。单路径模型可以在GPU等设备上快速训练和推断。图4展示了rep conv在训练状态和推断状态之间的转换。在训练状态下,通过...
简介:【YOLOv8改进 - Backbone主干】ShuffleNet V2:卷积神经网络(CNN)架构 YOLOv8目标检测创新改进与实战案例专栏 专栏目录:YOLOv8有效改进系列及项目实战目录 包含卷积,主干 注意力,检测头等创新机制 以及 各种目标检测分割项目实战案例 专栏链接:YOLOv8基础解析+创新改进+实战案例 ...
其骨干网络(Backbone)是模型的重要组成部分,负责从输入图像中提取特征。本文将向您展示如何使用PyTorch复现YOLOv5的Backbone部分,以便您能够深入了解其工作原理并实现自己的目标检测模型。 YOLOv5概述 YOLOv5是一个基于深度学习的目标检测算法,它在速度和精度之间达到了良好的平衡。YOLOv5采用了CSPDarknet53作为其Backbone,...