YOLOv5s是YOLO系列中最小的版本,由于其内存大小为14.10M,更适合部署在车载移动硬件平台上,但其识别精度不能满足准确高效识别的要求,尤其是对小目标的识别。 YOLOv5的基本框架可以分为4个部分:Input、Backbone、Neck和Prediction。 Input部分通过拼接数据增强来丰富数据集,对硬件设备要求低,计算成本低。但是,这会导致数...
[ Yolov5-ac: Attention mechanism-based lightweight yolov5 for track pedestrian detection] 对YOLOv5的结构进行了许多修改,例如在neck中添加了注意机制,并在Backbone网络中添加了上下文提取模型。至于剪枝,它使用BNSF标准删除滤波器。 [ Object detection method for grasping robot based on improved yolov5] 通过层...
2 BackBone 2.1 CSP 3 Neck 3.1 SPP/SPPF 3.2 PAN 4 输出端 4.1 正样本采样 4.2 损失计算 【深度学习】总目录 输入端:数据增强、锚框计算等。 backbone:进行特征提取。常用的骨干网络有VGG,ResNet,DenseNet,MobileNet,EfficientNet,CSPDarknet 53,Swin Transformer等。(其中yolov5s采用CSPDarknet 53作为骨干网)...
[ Yolov5-ac: Attention mechanism-based lightweight yolov5 for track pedestrian detection] 对YOLOv5的结构进行了许多修改,例如在neck中添加了注意机制,并在Backbone网络中添加了上下文提取模型。至于剪枝,它使用BNSF标准删除滤波器。 [ Object detection method for grasping robot based on improved yolov5] 通过层...
YOLOv5的网络结构主要由三部分组成:Backbone(主干网络)、Neck(颈部结构)和Head(头部结构)。这三部分协同工作,共同实现目标检测的任务。 1. Backbone(主干网络) Backbone的主要作用是提取图像中的特征。YOLOv5的Backbone采用了CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构,该结构通过跨阶段的部分连接,有效提高了网络的特征提...
1.首先设置运行的设备 cuda or cpu device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available else "cpu") 2. 导入数据 3.划分数据集 4.搭建包含Backbone模块的模型 5.训练模型 6.结果可视化 7. 模型评估 三.个人总结 1.学会了yolov5的backbone模块的基本架构 能够自己完成模型的搭建 ...
YOLOv5网络结构包括三部分:Backbone骨干网络、Neck颈部结构和Head头部结构。其中,Backbone负责特征提取;Neck负责特征融合;Head包含了三个检测头,负责输出检测信息,YOLOv5网络结构如下图所示。 YOLOv5网络结构 部分二:Backbone骨干网络 Backbone骨干网络主要作用是提取图片的特征,并不断缩小特征图,Backbone包含了CBL模块、Focus...
二、搭建包含Backbone模块的模型¶ 1、搭建模型¶ In [8]: import torch.nn.functional as F def autopad(k, p=None): # kernel, padding # Pad to 'same' if p is None: p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # auto-pad return p class Conv(nn.Module)...
YOLOv5的网络结构主要由三部分组成:Backbone(骨干网络)、Neck(颈部网络)和Head(头部网络)。这三部分共同协作,实现了对输入图像的高效特征提取和目标检测。 1. Backbone(骨干网络) Backbone是YOLOv5中用于特征提取的核心部分,它通常采用在大规模数据集(如ImageNet或COCO)上预训练的卷积神经网络,如CSP-Darknet53。CSP...
YOLOv5改进 | 主干网络 | 用EfficientNet卷积替换backbone【教程+代码】——点击即可跳转 提取码: 9wsd 4.GFLOPs对比 未改进的YOLOv5l的GFLOPs GFLOPs减少一半以上 5. 总结 EfficientNet是一种卓越的卷积神经网络架构,通过复合缩放和深度可分离卷积等技术,以及特征放缩模块的引入,实现了在保持高准确性的同时显著提升了...