YOLOv5模型结构如下图所示。 从上图可以看出,YOLOv5的模型结构可以分为四个部分:输入端、Backbone、Neck和Prediction。 各部分的关键元素或者功能总结如下: 输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放; Backbone:Focus结构、CBL结构、CSP结构、SPP结构; Neck:FPN+PAN结构; Prediction:CIOU_Loss 此外,YOLO...
首先进行模块的导入,由于云端的colab还没有下载yolov5和他的依赖,所以加上前面两行,如果是本地notebook的用户,则注释掉前面三句: !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repo%cd yolov5%pip install -qr requirements.txt # install dependenciesimport torchfrom IPython.display import Imag...
回到“yolov5”文件夹,点开“models”文件夹,复制一个“yolo5s.yaml”的副本,将其重命名为“yolo5s_solo.yaml”。 修改配置文件 “yolo5s_solo.yaml”命名原因是只检测了一个目标,所以加上后缀“solo”(这不是强制性的),用pycharm点开“yolo5s_solo.yaml”文件,将其修改成下图所示(只用改一行): 修改配置文...
YOLOv5是在YOLOv3和YOLOv4基础上进行的升级,没有颠覆性的改变,增加的tricks也要看实际情况使用。 YOLOv5主要是给出了一个目标检测框架的落地方案,方便工作落地。 YOLOv5原版代码中给出的网络文件是yaml格式,非常不直观,这里我们直接使用pytorch改写的版本介绍。 这篇文章主要介绍原理,使用方式请跳转另一篇文章:【目标...
一. Yolov5 现状 Yolov5 gitlab代码已经更新到V6.0,不同版本的模型结构都有所差异。比如Conv 模块各版本差异示例如下 Yolov5每个版本具有4个开源模型,具体包括:YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四种,YOLOv5s模型最小,其它的模型都在此基础上对网络进行加深与加宽。
项目的克隆 打开yolov5官网(GitHub - ultralytics/yolov5 at v5.0),下载yolov5的项目: 环境的安装(免额外安装CUDA和cudnn) 打开anaconda的终端,创建新的名为yolov5的环境(python选择3.8版本): conda create -
YOLOv5模型介绍 YOLOv5 是一个用于对象检测的先进模型,其结构包含了多个关键技术组件。以下是 YOLOv5 中每层用到的技术的详细解释: 输入端: Mosaic数据增强: 一种数据增强方法,通过随机裁剪、缩放和拼接多张图片,形成一张新的图片,既丰富了数据集又增加了小样本目标,提升了网络的训练速度。此方法在训练时一次性计...
从预先训练的权重开始训练。建议用于中小型数据集（即VOC、VisDrone、GlobalWheat）。将模型的名称传递给--weights参数。模型自动从latest YOLOv5 releasse 下载 。python train.py --data custom.yaml --weights yolov5s yolov5m yolov5l yolov5x ...
我们新建一个项目用于创建YOLOv5模型:新建一个文件夹My_YOLOv5作为整个项目文件夹、创建models文件夹和utils文件夹、在models文件夹底下创建yolov5s.yaml、common.py和yolo.py三个空白文件、在utils文件夹底下创建torch_utils.py空白文件,项目结构如下图所示。 YOLOv5项目目录结构 部分二:创建yolov5s.yaml yolov5s....
在本文中介绍了一种新的半结构化剪枝框架R-TOSS,它克服了现有模型剪枝技术的缺点。 JetsonTX2上的实验结果表明,R-TOSS在YOLOv5目标检测器上的压缩率为4.4倍,推理时间加快了2.15倍,能耗降低了57.01%。 R-TOSS还可以在RetinaNet上实现2.89倍的压缩,推理时间加快1.86倍,能耗降低56.31%。与各种最先进的剪枝技术相比R-...