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...
names根据自己标注的类别填 接着再编辑models/yolov5s.yaml文件 有几个类别,nc就填几 4.下载权重文件 打开官网下拉就可以看到 将yolov5s.pt放到yolov5-master目录下 5.train.py 指令运行 常规参数解释: weights:权重文件路径 cfg:存储模型结构的配置文件 data:存储训练、测试数据的文件 epochs:指的就是训练过程...
选择一个需要的模型,YOLOV5有提供s、m、l、x版本,其是逐渐增大的架构,也就是训练时间和推理时间都对应增加,我们这里选择s版本。在yolov5文件夹下的models文件夹中打开yolov5s.yaml文件,修改内容如下图(我们选择默认anchor,所以不做修改,只需要更改nc中的类别数,由于我们是11类,所以改成11就可以了): 到这里我们...
这个命令将使用预训练的yolov5s.pt权重,按照yolov5s.yaml中的模型结构,在data.yaml指定的数据集上进行100轮训练,每批次输入16张图片,图片大小为640x640,并从上次保存的断点继续训练。 五、总结 通过合理的参数调整和优化技巧,您可以充分发挥YOLOv5(v5.0-v7.0)的性能。本文介绍了训练过程中的关键参数及其优化方法,...
通过细致的参数调优,结合有效的数据预处理和增强策略,以及适当的模型架构调整,你可以显著提升YOLOv5模型在目标检测任务上的性能。记住,每个数据集和任务都有其独特性,因此没有一套通用的调参方案,关键在于不断尝试和调整。 希望这篇文章能帮助你更好地理解和优化YOLOv5模型的训练过程。如果你有任何疑问或需要进一步的...
本文章将在《自训练Pytorch模型使用 OpenVINO 优化并部署在英特尔开发套件》文章的基础上进行扩展,将介绍如何使用 OpenVINOPythonAPI对 YOLOv5 模型进行优化以及部署,完成 YOLOv5 目标检测任务。 本文Python 程序的开发环境是 Ubuntu20.04 LTS + PyCharm,硬件平台是英特尔开发套件爱克斯开发板AIxBoard。
通过剪枝、量化和知识蒸馏等方法,可以有效减小模型的大小并提升推理速度。未来,随着深度学习技术的不断发展,我们可以进一步研究和探索更多的模型压缩方法和技术手段,以进一步提高YOLOv5模型的性能和效率。 同时,千帆大模型开发与服务平台等专业的开发和优化平台也将为YOLOv5模型压缩提供更多的支持和帮助。通过充分利用这些...
在目标检测的预测推理阶段,许多重复的检测框会定位到在同一目标的周围,常用的措施是利用非极大抑制算法(Non-Maximum Suppression,NMS)去除冗余的检测框,筛选出高质量的预测框,如下图所示。NMS 的原理: (1) …
(MobileNetV2-YOLOv5s)。 该模型结构如下图所示,主要分成 2 个子模型组成。其中,上方的为 Teacher(T)模 型,下方的为 Student(S)模型,S 模型通过学习 T 模型的软标签信息,提高网络的平均精 度。由于 YOLOv5 模型的泛化能力、鲁棒性强,在本节中将被作为 Teacher 模型。 模型的知识蒸馏,必然会涉及温度 T,...
以千帆大模型开发与服务平台为例,该平台提供了丰富的模型优化工具和服务,支持Yolov5等主流模型的优化。通过该平台,用户可以轻松实现Backbone的更换和模型压缩等操作。 3.1 更换Backbone实例 在千帆大模型开发与服务平台上,用户可以选择MobileNetV2等轻量化网络作为Yolov5的Backbone。通过简单的配置和训练,即可获得轻量化后...