YOLOv5-5.0版本的四个预训练权重输入的图片尺寸固定为640x640。 但是在YOLOv5-6.1版本,多了几个例如yolov5l6.pt末尾带6的预训练权重,这几个权重是在更大分辨率1280x1280进行训练的。 因此我想在自己的电脑上测试一下相同的数据集从640x640到1280x1280效果会有多少提升..
yolov5(1280): 如图所示,可以看到yolov5(1280)的收敛速度更快一些。
P5 模型在输入为 640x640 分辨率情况下,其 Head 模块输出的 shape 分别为 (B, 3x(4+1+80),80,80), (B, 3x(4+1+80),40,40) 和 (B, 3x(4+1+80),20,20)。 P6 模型在输入为 1280x1280 分辨率情况下,其 Head 模块输出的 shape 分别为 (B, 3x(4+1+80),160,160), (B, 3x(4+1+80)...
引言 YOLOv5针对不同大小(n, s, m, l, x)的网络整体架构都是一样的,只不过会在每个子模块中采用不同的深度和宽度,分别应对yaml文件中的depth_multiple和width_multiple参数。 还需要注意一点,官方除了n, s, m, l, x版本外还有n6, s6, m6, l6, x6,区别在于后者是针对更大分辨率的图片比如1280x1280,当...
+TTA1280 153655.0 55.872.7 72.73136 -26.2 -19.4 -140.7 -209.8 - Table Notes All checkpoints are trained to 300 epochs with default settings. Nano and Small models usehyp.scratch-low.yamlhyps, all others usehyp.scratch-high.yaml. mAPvalvalues are for single-model single-scale onCOCO val2017...
在模型训练过程中,我注意到官方提供了新的预训练模型yolov5s6,那么这个预训练模型和yolov5s有什么区别呢?有些博文说yolov5s6是在更大的图像尺寸(1280x1280)得到的,不过这比较片面。 使用python export.py --weight yolov5s.pt --include onnx将其转换成onnx格式后,可以用Netron打开查看其结构:...
YOLOv5-P6 models: 4 output layers P3, P4, P5, P6 at strides 8, 16, 32, 64 trained at --img 1280 python detect.py--weights yolov5s6.pt# P6 modelsyolov5m6.pt yolov5l6.pt yolov5x6.pt 模型在GPU 下的效率测试数据图: P5模型在Coco数据集的训练参数图: ...
于是我将img-size的尺寸改成1280x1280,使用官方提供的yolov5l6.pt这个预训练模型训练100个epoch。 测试得到的AP50为0.847%。 下面我输入验证集中的2618.tif这张图片来进行检测。 我想到了之前学习过的【目标检测】YOLOv5针对小目标检测的改进模型中的小样本检测策略,正好在此次也加入测试。 detect.py中的改进代码...
目标检测算法训练阶段和推理阶段resize输入图像为416*416,例如原始输入图像为1280*720: 训练阶段的方法是: 原始输入图像宽高比:720/1280 = 0.5625 以长边为基准,缩放比例分别为:1,0.5625 等比例缩放后的分辨率为:416 ,234 训练阶段对等比例缩放...
BottleneckCSP数BCSPn(True) 1,3,3 2,6,6 3,9,9 4,12,12 BottleneckCSP数BCSPn(False) 1 2 3 4 Conv卷积核数量 32,64,128,256,512 48,96,192,384,768 64,128,256,512,1024 80,160,320,640,1280 深度对比 img 宽度对比 img发布于 2023-11-28 19:58・IP 属地上海 ...