(1)TPH-YOLOv5-1使用输入图像大小为1920,所有类别的权重相等。 (2)TPH-YOLOv5-2使用输入图像大小1536,所有类别权重相等。 (3)TPH-YOLOv5-3使用输入图像大小1920,每个类别的权重与标签数量相关,如图8所示。某一类别的标签越多,其权重就越低。 (4)TPH-YOLOv5-4使用输入图像大小1536,每个类别的权重与标签数量相...
TPH-YOLOv5-1使用输入图像大小为1920,所有类别的权重相等。 TPH-YOLOv5-2使用输入图像大小1536,所有类别权重相等。 TPH-YOLOv5-3使用输入图像大小1920,每个类别的权重与标签数量相关,如图8所示。某一类别的标签越多,其权重就越低。 TPH-YOLOv5-4使用输入图像大小1536,每个类别的权重与标签数量相关。 TPH-YOLOv5-...
1、Transformer encoder block 能够捕获全局信息和丰富的上下文信息,在高密度遮挡对象上具有更好的性能 因为网络尾部特征图分辨率较低,此时应用TPH可以降低计算成本。 当放大输入图像的分辨率时,可以选择移除一些靠前的TPH块来使得训练可行 2、Convolutional block attention module (CBAM) 避免地理元素或者背景,专注于有用...
TPH-YOLOv5在YOLOv5的基础上增加了一个prediction heads 来检测不同尺度的目标。然后通过探索Self-Attention的预测潜力使用了Transformer Prediction Heads(TPH)代替原来的prediction heads。同时作者还集成了卷积块Attention模型(CBAM)来寻找密集场景下的注意力区域。 为了进一步改进TPH-YOLOv5,作者还提供了大量有用的策略,...
TPH-YOLOv5-1使用输入图像大小为1920,所有类别的权重相等。 TPH-YOLOv5-2使用输入图像大小1536,所有类别权重相等。 TPH-YOLOv5-3使用输入图像大小1920,每个类别的权重与标签数量相关,如图8所示。某一类别的标签越多,其权重就越低。 TPH-YOLOv5-4使用输入图像大小1536,每个类别的权重与标签数量相关。
TPH-YOLOv5 在YOLOv5的基础上增加了一个预测头来检测不同尺度的目标。通过探索Self-Attention的预测潜力，使用了Transformer Prediction Heads(TPH)代替原来的预测头。同时，作者还集成了卷积块注意力模型(CBAM)来寻找密集场景下的注意力区域。 为了进一步提高 TPH-YOLOv5 的性能，作者还提供了大量有用...
改进YOLOv5s模型，实现模型瘦身与精度提升。通过使用Ghost结构替换原模型中的Darknet53结构与正常卷积层，减小模型复杂度，同时调整特征图宽度，构建复杂度较低的基线模型，有效降低计算机资源占用。在精度提升方面，引入卷积块注意力模块（CBAM）对空间特征和通道特征进行权重分配，结合加权双向特征金字塔网络（...
TPH-YOLOv5-1使用输入图像大小为1920,所有类别的权重相等。 TPH-YOLOv5-2使用输入图像大小1536,所有类别权重相等。 TPH-YOLOv5-3使用输入图像大小1920,每个类别的权重与标签数量相关,如图8所示。某一类别的标签越多,其权重就越低。 TPH-YOLOv5-4使用输入图像大小1536,每个类别的权重与标签数量相关。
最近在使用VisDrone作为目标检测任务的数据集,看到了这个TPH-YOLOv5这个模型在VisDrone2021 testset-challenge数据集上的检测效果排到了第五,mAP达到39.18%。 于是开始阅读它的论文,并跑一跑的它的代码。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2108.11539.pdf项目地址:https://github.com/cv516Buaa/tph-yolov5VisDrone数...
下面我将使用TPH-YOLOv5对Visdron数据集进行训练。由于代码是根据YOLOv5进行修改的,所以熟悉YOLOv5的读者能够非常轻松的跑通。 值得注意的是,作者提供了两个模型结构,第一个是yolov5l-xs-tph.yaml这个模型结构,并没有用到CBAM,只是在YOLOv5 6.0版本上新增了一个检测头,我估计是消融实验用到的。如果需要跑最好的...