Circular smooth label(CSL)很好地解决了这个问题,通过将角度回归转化为分类形式。 文章利用YOLOv5作为基线,结合CSL方法来学习任意定向目标的角度,并通过添加注意力机制模块来区分实例类别之间的细粒度差异,从而实现遥感图像的细粒度目标检测任务。 在FAIR1M数据集上,改进模型平均类别准确率达到39.2%。虽然结果还不令人满意...
我们直接用成果,基于180度回归的长边定义法中的参数只有θ存在边界问题,而CSL刚好又能处理θ的边界问题,那么我们”暂且认为“CSL+长边定义法的组合是比较优的。之所以说是”暂且“是因为yangxue大佬又在最新的文章里面又提出了这种方式的缺点: 当时我的心情如下,那还是方法1的anchor free方案比较好,一劳永逸; 但是...
yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)(Rotation Detection)(Rotated BBox)基于yolov5的旋转目标检测 - scmaomi12/yolov5_obb
yolov5 + csl_label.(Oriented Object Detection)(Rotation Detection)(Rotated BBox)基于yolov5的旋转目标检测 - JiaoYihan/yolov5_obb
本仓库是基于官方yolov5源码的基础上,进行的改进。 目前支持更换yolov5的backbone主干网络为Ghostnet,以及采用eagleeye的剪枝方法支持对yolov5系列的剪枝。 后续,将会添加更多更轻量,更优秀的主干网络,比如swintrans,EfficientNet等,以及其他剪枝方法,以及量化,蒸馏对于yolov5系列的支持。
Re-YOLOv5引入圆形平滑标签技术(Circular Smooth Label,CSL)实现旋转目标检测,解决了传统目标检测中检测区域冗余信息过多导致无法准确检测大豆分枝的缺陷,并加入协调注意力机制(Coordinate Attention,CA)获取目标位置信息以提升检测精度,此外,将...
In addition, the Coordinate attention mechanism was added to the Neck part of YOLOv5 (CSL). The cross-channel information was then obtained to capture the position and orientation information. As such, the improved network was used to more accurately locate and ...
│ └── yolov5m_obb_csl_dotav15.onnx └── obb ├── include └── src 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 安装OpenCV和Eigen3库。 注意,建议使用OpenCV版本4.6.0或更新,v4.7.0已成功测试。 Eigen是一个高性能的C++模板库,专用于线性代数运算,支持矩阵和向量操...
CSL(x)={g(x), θ−r<x<θ+r0, otherwiseCSL(x)=g(x), θ−r<x<θ+r0, otherwise (1) where is the window function, which needs to satisfy the properties of periodicity, symmetry, monotonicity, maximum value, etc. It can generally be an impulse function, rectangular ...
YOLOv5_CSL_F: YOLOv5’s Loss Improvement and Attention Mechanism Application for Remote Sensing Image Object Detection. In Proceedings of the 2021 International Conference on Wireless Communications and Smart Grid (ICWCSG), Hangzhou, China, 13–15 August 2021; pp. 197–203. [Google Scholar] [...