采用链式思考提示和自适应增强策略的CPA-Enhancer,实现对未知退化条件下图像的自适应增强,提升物体检测性能。 改进模型结构或使用更强大的特征提取方法: 如添加小目标检测头(如参考信息中提到的yolov5l-4P.yaml配置),通过从浅层特征图学习到小目标的特征信息后,与深层特征图拼接,提高对小目标的检测能力。 正则化技术...
Cubuk等人提出了一种名为AutoAugment的数据增强新方法,用于自动搜索改进的数据增强策略。 3本文方法 3.1 Improved YOLOv5s架构 作为目前YOLO系列的最新版本,YOLOv5优越的灵活性使得它可以方便地快速部署在车辆硬件侧。YOLOv5包含YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l, YOLOv5x。 YOLOv5s是YOLO系列中最小的版本,由于其内存大小...
损失函数:采用GIOU_Loss作为Bounding box的损失函数,同时使用二进制交叉熵(BCE)和Logits损失函数计算类概率和目标得分的损失。 跨网格/预/测:与前yolo系列相比,考虑了邻域的正样本anchor匹配策略,增加了正样本。🛠️ 具体的代码改进以YOLOV7为基础,这里我们还是以YOLOV5为代表,看看都是在哪些方面做改进,重要的是...
📚 YOLOV5在目标检测领域取得了显著成果,其改进主要体现在以下三个方面:1️⃣ 主干网络优化:引入Focus结构,通过四个独立的特征层堆叠,将宽高信息集中到通道信息,有效扩充了输入通道。2️⃣ 数据增强策略:采用Mosaic数据增强方法,利用四张图片进行拼接,从而加大BN计算数据规模,提升模型训练效率。3️⃣ 正样...
💡💡💡本文自研创新改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成,重新设计backbone和neck卷积结构,执行 3×3 和 1×1 卷积运算代替其他卷积核仅执行 1×1 卷积,从而轻量化YOLOv5,性能如下表,GFLOPs 15.8降低至13.9,参数量14.5MB降低至12.6MB 1.DualConv原理 ...
1. YOLOV5算法的改进点是什么? YOLOV5算法相较于之前的版本,主要有以下几方面的改进:首先,采用了更深的网络结构,以提高检测精度;其次,引入了残差连接和SPP结构等,增强了网络的感知力和上下文信息的利用;最后,通过使用更高效的损失函数和数据增强方法,提高了模型的鲁棒性和泛化能力。
2.Yolov5介绍 YOLOv5在整个神经网络分为4个部分的改进如下：Input：数据加载使用了3种数据增强：缩放、...
一、改进模型修改YOLOv5s.yaml文件 二、通道配置yolo.py 三、实战演示 1.创建自己的模块 2.通道推导以及模块参数配置 四、报错推理 总结 前言 要想改进YOLOv5,无非都是些缝合,一般就是加注意力,换模块,包括换主干,换池化,换头等,也有略微高级点的,就是改注意力,这个改注意力有点靠运气,可能不同的数据改进...
关键步骤一:在\yolov5-6.1\models\common.py文件中复制下面的代码 完整代码查看:YOLOv5改进 | 主干网络 | 将backbone替换为MobileNetV3【小白必备教程+附完整代码】 class h_sigmoid(nn.Module): def __init__(self, inplace=True): super(h_sigmoid, self).__init__() self.relu = nn.ReLU6(inplace=...
yolov5的代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改,对原始图像自适应的添加最少的黑边。图像高度上两端的黑边变少了,在推理时,计算量也会减少,即目标检测速度会得到提升。 通过这种简单的改进,推理速度得到了37%的提升,可以说效果很明显。 训练时没有采用缩减黑边的方式,还是采...