Yolov4和Yolov5都使用了CSP结构,yolov4只在backbone中使用了CSP结构,yolov5有两种CSP结构,以Yolov5s网络为例,CSP1_X结构应用于Backbone主干网络,另一种CSP2_X结构则应用于Neck中。残差组件由两个CBL组成,因此两个CSP的区别在于有没有shortcut(通过BottleneckCSP类的shortcut参数设置)。 在YOLOv5 v4.0中,作者将...
c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # act=FReLU(c2) self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)]) # self.m = nn.Se...
YOLOv5是一种目标检测算法，用于在图像中检测和定位多个目标。推理代码是指用训练好的模型对新的图像进行目标检测的代码。代码解读 下面是一个简化的YOLOv5推理代码的示例：import torch from models import YOLOv5 # 加载训练好的模型 model = YOLOv5()model.load_state_dict(torch.load('yolov5_weights.pt'))m...
if classify: modelc = load_classifier(name='resnet101', n=2) # initialize modelc.load_state_dict(torch.load('weights/resnet101.pt', map_location=device)['model']).to(device).eval() 1. 2. 3. 4. 5. 数据集的载入: 第一行是声明视频保存和vid_writer两个变量。 第二行,if里是如果检...
args = [c1, c2, *args[1:]] # 根据每层网络参数的不同，分别处理参数 具体各个类的参数是什么请参考它们的__init__方法这里不再详细解释了 if m in [BottleneckCSP, C3, C3TR, C3Ghost, C3x]: # 这里的意思就是重复n次，比如conv这个模块重复n次，这个n 是上面算出来的 depth args....
所以最终的解析输出层部分的代码如下: for (int i = 0; i < side_square; ++i) { for (int c = 0; c < out_c; c++) { int row = i / side_h; int col = i % side_h; int object_index = c*side_data_square + row*side_data_w + col*side_data; ...
``` 以上是使用YOLOv5进行目标检测的简单示例。当然,YOLOv5还有更多的功能和参数可以使用,具体可以参考官方文档和源代码。 总结一下,我们通过加载ONNX模型,对图像进行预处理,进行模型推理,解析检测结果,并绘制检测框,实现了在C++中使用YOLOv5进行目标检测。希望这个简单示例能帮助你入门YOLOv5的C++开发。©...
其他的四个CSP2结构,也是同理。 Yolov5中,网络的不断加深,也在不断增加网络特征提取和特征融合的能力。 (2)控制深度的代码 控制四种网络结构的核心代码是yolo.py中下面的代码,存在两个变量,n和gd。 我们再将n和gd带入计算,看每种网络的变化结果。
所以最终的解析输出层部分的代码如下: for(inti =0; i < side_square; ++i) { for(intc =0; c < out_c; c++) { introw = i / side_h; intcol = i % side_h; intobject_index = c*side_data_square + row*side_data_w + col*side_data; ...
执行完以下代码: if m in {BottleneckCSP, C3, C3TR, C3Ghost, C3x}: args.insert(2, n) # number of repeats n = 1 则args=[512, 256, 3, False],并将n置为1。 m_=C3(512,256,3,False) m_.i, m_.f, m_.type, m_.np = i, f, t, np,这句是将索引、特征来源、模块类型和参数...