(4)forward函数前后对输入输出reshape (5)验证C3STR时,需要手动关闭默认模型在half精度下验证(--nohalf) 3、Slighter Model Train on Visdrone DataSet (1 size is 608,2-6 size is 640) A、GhostNet-YOLOv5 (1)为保持一致性,下采样的DW的kernel_size均等于3 (2)neck部分与head部分沿用YOLOv5l原结构 (3...
C3源自于CSPNet--cross stage patrial networksWongKinYiu/CrossStagePartialNetworks: Cross Stage Partial Networks (github.com), CSPNet主要有以下几个贡献: Strengthening learning ability of a CNN 现有的CNN在轻量化后,其精度大大降低,因此我们希望加强CNN的学习能力,使其在轻量化的同时保持足够的准确性。所提...
在这里简单来说,就是实现list、dict、tuple与str之间的转化。 2.3更新当前层的参数,计算c2 这段代码主要是更新当前层的args,计算c2(当前层的输出channel) 首先网络将C3中的BottleNeck数量乘以模型缩放倍数n*gd控制模块的深度缩放,举个栗子,对于yolo5s来讲,gd为0.33,那么就是n*0.33,也就是把默认的深度缩放为原来的...
本发明公开了一种基于改进YOLOv5的表面缺陷检测方法,涉及金属检测领域.本发明基于YOLOv5s神经网络模型结构进行改进,在原有Backbone主干网络部分尾部增添使用了C3STR模块,通过C3STR模块对缺陷特征进行捕获强化,从而提取出更加丰富的图像缺陷特征,提高对图像中缺陷识别的准确性,并且能够降低对缺陷特征进行提取时的计算量,使得...
[-1, 3, C3, [128]], #下面这个配置的意思是,数据从-1层(上一层)来,创建1层类名叫Conv的层, 参数是256, 3, 2 [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8 [-1, 6, C3, [256]], [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16 ...
接着还用到一个函数eval(),主要作用是将字符串当成有效的表达式来求值,并且返回执行的结果。在这里简单来说,就是实现list、dict、tuple与str之间的转化。 2.3 更新当前层的参数,计算c2 这段代码主要是更新当前层的args,计算c2(当前层的输出channel) 首先网络将C3中的BottleNeck数量乘以模型缩放倍数n*gd控制模块的深...
'nearest']], [[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4 [-1, 3, C3,...
YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了，同时也将C3模块替换为了C2f模块；...
(P3/8-small) [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], [[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4 [-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium) [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], [[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5 [-1, 3, C3...
基础模块包括:C3,CBS,其详细的结构,可以参考之前写的博文,YOLO-V5 系列算法和代码解析(四)—— 网络结构 4、快速开始训练自己的数据 按照在官方数据集上的测试过程,要想快速开始训练,只要两方面的准备:(1)准备好自己的数据集;(2)配置部分训练参数。具体的过程在以下章节陈述...