训练好的 ResNet模型可以实现对单一果蔬进行分类,确定当前果蔬的品种。 将训练好的 YOLOv5 与 ResNet 模型进行组合,将 YOLOv5 定位出的目标作为ResNet 模型的输入,由 ResNet 模型确定当前果蔬的种类,最终使模型整体准确率达到了 91%,且单张识别速度为 0.2s,使模型在果蔬图像检测速度和检测准确率上均满足果蔬...
检测数据集COCO的分类比较泛(狗;船),分类数据集ImageNet比较细(哈士奇,猎犬;筏子,游艇),这就导致类别标签不具备排他性,为此,作者首创了有向图WordNet,为了简化问题,作者使用hierarchical tree表示ImageNet标签的层级关系,根节点是‘physical object’,越抽象的标签越靠近根节点层,如果一个子标签属于多个父标签节点,则...
1.3 ResBlock_CBAM CBAM结构其实就是将通道注意力信息核空间注意力信息在一个block结构中进行运用。 在resnet中实现cbam:即在原始block和残差结构连接前,依次通过channel attention和spatial attention即可。 1.4性能评价 2.Yolov5加入CBAM、GAM 2.1 CBAM加入common.py中 ...
CSPNet是一种处理的思想,可以和ResNet、ResNeXt和DenseNet结合 CSPNet的思想,将feature map拆成两个部分,一部分进行卷积操作,另一部分和上一部分卷积操作的结果进行concate(区别于残差网络的add)。 从实验结果来看,分类问题中,使用CSPNet可以降低计算量,但是准确率提升很小;在目标检测问题中,使用CSPNet作为Backbone带来...
目前的大部分检测模型都会使用主流分类网络(如 vgg、resnet)在 ImageNet 上的预训练模型作为特征提取器,而这些分类网络大部分都是以小于 256x256 的图片作为输入进行训练的,低分辨率会影响模型检测能力。YOLOv2 将输入图片的分辨率提升至 448x448,为了使网络适应新的分辨率,YOLOv2 先在 ImageNet 上以 448x448 的...
下 , 针对需要摄影机器人来自动完成对主持人的识别并对其进行镜头跟踪的任务 , 提出一种在基于 YOLOv3 完成人脸检测的基础上 , 构建 ResNeO0 网络 , 对主持人进行人脸识别及镜头跟踪的系统 % 为提高其在开放集上 人脸识别的精度 , 基于 CASIA-FveV5 与 PubFiv 数据集构建人脸训练集 , 在改进的 ResNe.....
•Res unit:借鉴Resnet网络中的残差结构,让网络可以构建的更深。 •CSPX:由三个卷积层和X个Res unint模块Concate组成。 •SPP:采用1×1,5×5,9×9,13×13的最大池化的方式,进行多尺度融合。 •其他基础操作: •Concat:张量拼接,维度会扩充,和Yolov3中的解释一样,对应于...
2 shortcut参数控制是否进行残差连接(使用ResNet)。 3在yolov5的backbone中的Bottleneck都默认使shortcut为True,在head中的Bottleneck都不使用shortcut。 4与ResNet对应的,使用add而非concat进行特征融合,使得融合后的特征数不变。 classBottleneck(nn.Module):# Standard bottleneckdef__init__(self, c1, c2, short...
Kaiming He等人还证明了16层VGG网络与其深度较小的101层和152层ResNet架构相比具有更高的复杂度,更低的精度。在后续的论文中,作者还提出了使用批量归一化和ReLU层的Resnetv2,这是一种更通用且易于训练的网络架构。 ResNets在分类和检测的基础架构中广泛使用,它的核心思想:“残差连接”启发了许多后续网络架构的设计...
自下而上:最左侧为普通的卷积网络,默认使用ResNet结构,用作提取语义信息。C1代表了ResNet的前几个卷积与池化层,而C2至C5分别为不同的ResNet卷积组,这些卷积组包含了多个Bottleneck结构,组内的特征图大小相同,组间大小递减。 自上而下:首先...