PANet结构:YOLOv5采用了PANet(Path Aggregation Network)结构作为颈部网络(Neck),它通过自底向上的路径增强(Bottom-up Path Augmentation)和自适应特征融合(Adaptive Feature Fusion)来增强特征金字塔的表示能力。 YOLO Head:YOLOv5的头部网络(Head)负责生成最终的检测结果。它通过对不同尺度的特征图进行卷积和锚点(Anchor...
YOLOv5的网络结构为全卷积网络,即网络结构全由卷积、批归一化层等构成,不包含全连接层。YOLOv5模型结构图如下所示。 backbone backone骨干网络的主要作用就是提取特征,并不断缩小特征图。backbone中的主要结构有Conv模块、C3模块、SPPF模块。 Conv模块: 由一个Conv2d、一个BatchNorm2d和激活函数构成。如下图所示。
YOLOv5在代码上搭建模型的方法: 以models/yolov5l.yaml为例: # YOLOv5 v6.0 backbonebackbone:# [from, number, module, args][[-1,1,Conv,[64,6,2,2]],# 0-P1/2[-1,1,Conv,[128,3,2]],# 1-P2/4[-1,3,C3,[128]],# 第2层[-1,1,Conv,[256,3,2]],# 3-P3/8[-1,6,C3,[25...
Backbone层是YOLOv5模型的核心,负责从输入图像中提取有用的特征。YOLOv5采用了New CSP-Darknet53架构,这是一种专门为目标检测任务优化的深度学习模型。 CSP结构:CSP(Cross Stage Partial Network)结构通过在卷积层之间共享权重,减少了模型的参数数量和计算量,同时保持了特征提取的效率。这种结构使得YOLOv5在保持高性能...
YOLOv5是一种目标检测算法,其模型结构主要包括以下组成部分: 输入端:YOLOv5的Head网络由3个不同的输出层组成,分别负责检测大中小尺度的目标。 Backbone网络:YOLOv5使用CSPDarknet53作为其主干网络,其具有较强的特征提取能力和计算效率。 Neck网络:YOLOv5使用的是FPN(FPN网络能够在不同的特征图层次上进行检测,可以提高...
结论 YOLO V5作为一种高效的目标检测模型,在迁移学习中表现出色。通过选择合适的预训练模型、准备高质量的数据集、调整模型配置以及采用有效的训练策略,我们可以快速地将YOLO V5应用于各种实际场景中。希望本文能帮助读者深入理解YOLO V5模型结构及其在迁移学习中的应用,并为读者提供实用的操作建议和解决方案。相关...
2.1 Yolov5结构 2.2 训练策略 2.3 正负样本匹配 1. Yolov4 1.1 Yolov4结构 yolov4的结构图: 对于yolov4,之前已经看个了paper总结了一篇笔记,这里就跳过大体部分,之前的笔记见:目标检测算法——YOLOv4。 1.2 训练策略 详细补充一下其消除网格信息(Eliminate grid sensitivity)的做法: ...
4 模型结构 2.1 Backbone Focus——网格下采样 关于Focus模块的解析请参考《yolov5中的Focus模块的理解》备注: 在实际使用中发现会增大显存消耗,根据作者说明“Focus() module is designed for FLOPS reduction and speed increase, not mAP increase.”,对最终结果似乎没有提升,所以暂时没有使用; ...
因此初始锚框也是比较重要的一部分,比如Yolov5在Coco数据集上初始设定的锚框: 但Yolov5中将此功能嵌入到代码中,每次训练时,自适应的计算不同训练集中的最佳锚框值。 当然,如果觉得计算的锚框效果不是很好,也可以在代码中将自动计算锚框功能关闭。 3)自适应图片缩放 ...
YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列,它是YOLO系列的一个延申,其模型结构共分为:input、backbone、neck和head四个模块,相比于yolov4,yolov5在input端使用了Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放; 在backbone端使用了Focus结构与CSP结构;在neck端添加了FPN+PAN结构;在head端改进了...