以验证SPD模块的有效性。这包括使用标准数据集（如COCO或Pascal VOC）进行训练，并使用mAP等指标进行评估...
yolov5运行val.py 时,显示如下(图1)所示,只有map50和map50-95, 如果想显示map75,如下(图2)所示,应该修改部分代码内容。 图1 图2 2. 解决思路 任务背景:yolov5版本:6.2, 解决问题为12个类别的检测问题 解决关键代码在276行,如下加粗部分 在这里插入图片描述 打印ap的值:结果如下图所示:输出结果12行,...
YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，由Ultralytics团队对未来视觉AI方法的开源...
mAP50是重合度以50%为界限的平均精度。而mAP50-95则是IoU阈值从50%到95%范围内的平均值。这个更加严格一些。因此,我们看到图里面mAP50-95的值确实也低一些。 从这里能看出啥信息呢? mAP50这个指标相对宽松,能够展示模型在较低严格度下的整体性能。它更适用于那些对定位要求不是特别严格的应用场景。 mAP50-95...
2.3 实验结果分析 2.3.1 训练方式 2.3.2 EMA替换 MHSA注意力 2.3.3 EMA直接替换 PSA 本文改进:替换YOLOv10中的PSA进行二次创新,1)EMA替换 PSA中的多头自注意力模块MHSA注意力;2) EMA直接替换 PSA; 在NEU-DET案列进行可行性验证,1)mAP50从0.683提升至0.698;2)mAP50从0.683提升至0.695; ...
其中第一行all对应的参数P、R、mAP59、mAP50-95表示所有类别对应参数的平均值。其他行的数值为具体类别所对应的评估参数。 运行上述代码后,同时也会在训练结果目录下生成val目录: val里面的具体内容文件如下: 2.评估结果说明 confusion_matrix_normalized.png和confusion_matrix.png ...
其中第一行all对应的参数P、R、mAP59、mAP50-95表示所有类别对应参数的平均值。其他行的数值为具体类别所对应的评估参数。 运行上述代码后,同时也会在训练结果目录下生成val目录: val里面的具体内容文件如下: 2.评估结果说明 confusion_matrix_normalized.png和confusion_matrix.png ...
实验结果: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 YOLOv8-C2f-DySnakeConv summary:249layers,3426089parameters,0gradients,8.7GFLOPs ClassImagesInstances Box(P R mAP50 mAP50-95):100%|██████████|2/2[00:03<00:00,1.77s/it]all8711380.8280.8950.9080.614WBC87870.98210.99...
图中显示的两个mAP指标都随着训练过程有了稳步的提升,这进一步证实了模型对于不同IoU阈值下的鲁棒性。特别是在mAP50-95的表现上,即使在更为严格的IoU阈值下,模型也能保持较好的性能,这对于实际应用来说尤为重要,因为它意味着模型在各种不同的场景和条件下都能保持高水准的表现。
图10 损失函数训练时mAP对比图Fig.10 mAP comparison chart during loss function training 3.8 消融实验 为了验证本文提出的改进算法的有效性,在前四节基础上对各个模块进行消融实验。首先在原算法YOLOv5m的基础上改进多尺度融合与检测(P),即对P2～P4特征图进行检测;其次在每个特征检测层前引入CBAM模块;然后在3.6节...