Mosaic数据增强:YOLOv5采用了Mosaic数据增强技术,通过随机裁剪四张图片并拼接成一张图片,增加了模型的泛化能力。 自适应锚框计算:在网络训练过程中,YOLOv5会根据数据集自动计算并调整锚框的尺寸,以提高检测的准确性。 自适应图片缩放:针对输入图片的不同长宽比,YOLOv5会进行自适应缩放,确保在保持图像信息的同时,减少不...
和 YOLOv5 一样,基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型,用于满足不同场景需求 骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想,将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构,并对不同尺度模型调整了不同的通道数,属于对模型结构精心微调,不再是无脑一套参数应用所有模型,大...
由上述生成了yolov5-best-sim.onnx这个模型,我们利用ncnn自带的工具onnx2ncnn.exe(这个工具是自己编译生成的,我这里是在windows下编译生成的,可以用linux下的可执行文件)生成yolov5s.param yolov5s.bin两个文件。 在windows平台下ctrl+r cmd命令行窗口输入: onnx2ncnn.exe yolov5-best-sim.onnx yolov5s....
yolov5项目rknn模型精度优化 yolov5 模型训练 1.在github下载源码 2.准备数据集 (1)创建数据集文件夹 在yolov5文件夹里创建一个shujuji文件夹,可以自己命名,不要中文。 shujuji文件夹里再创建两个文件夹分别是训练集和验证集 接着分别在train 和 val 文件夹里创建images 和 labels ,第一个文件夹里放要训练的...
实战指南:优化YOLOv5 (v5.0-v7.0) 模型训练 引言 YOLOv5(You Only Look Once version 5)作为目标检测领域的热门模型,以其高效、准确的特点受到了广泛的关注。然而,要想充分发挥YOLOv5的性能,合理的参数调整和优化是不可或缺的。本文将带您深入了解YOLOv5(v5.0-v7.0)在训练过程中的关键参数,并提供实用的优化建...
🔧 在YOLOv5和YOLOv8系列中,进行了多项创新改进,以提高模型的性能和效率。首先,通过引入GCBlock模块,对原始的C2f结构进行了优化,形成了新的C2fGC结构。这种改进使得模型能够更好地捕捉远程依赖关系,提升了模型的表达能力。💡 其次,在GSConv的基础上,进一步设计了GSBottleneck和C2fGS结构。在Neck端,用GSConv替代...
yolov5 优化——mosaic相关 概述 Mosaic 利用了四张图片重新排布成一张图片,根据论文所说其拥有一个巨大的优点是丰富检测物体的背景:随机缩放增加了很多小目标,让网络的鲁棒性更好;且在BN计算的时候一下子会计算四张图片的数据!但是,同时:如果我们的数据集本身就有很多的小目标,那么Mosaic数据增强会导致本来较小的...
将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下提高了YOLOv5网络对多尺度目标的检测性能。此外,提出了一种新的自动学习数据增强方法来丰富数据集并提高模型的鲁棒性,使其更适合实际场景。在Tsinghua-Tencent 100K (TT100K) 数据集上的大量实验结果证明了与几种最先进的方法相比所提出的方法的...
YOLOv5和YOLOX都有增加正样本数量的方法。YOLOv5根据GT中心点的偏移,在上、下、左、右四个网格中选择一个或两个正样本,从而总共有2个或3个正样本。 YOLOX将围绕GT中心点的网格视为正样本。作者提出的自适应多正样本(AMP)方法是对YOLOv5方法的改进(图6(a))。图6(b)所示的添加正样本表示作者提出的方法的第...
使用OpenVINO Runtime 对 YOLOv5 模型进行推理 在这一章节里我们将在 Pycharm 中使用 OpenVINO Runtime 对我们训练的 YOLOv5 模型进行优化推理。 整个推理流程大致可以分为: 推理核心初始化 → 对输入图进行预处理 → 输入到推理引擎获得结果 → 通过置信度/NMS(非极大值抑制)过滤得到结果 → 将结果通过 OpenCV...