【手把手带你实战YOLOv5-进阶篇】YOLOv5 修改网络结构——以C2f为例蓝色夕阳01编辑于 2024年07月25日 13:42 请问为什么class C2f(nn.Module):下面的Bottleneck我改成C2fBottleneck后还一直出波浪线显示未定义分享至 投诉或建议评论2 赞与转发0 0 0 0 2 回到旧版 顶部...
图中的IDetect是从YOLOv7中借鉴过来的,表示使用二维卷积神经网络的检测层。这个架构通过堆叠的RCS模块和RepVGG模块,以及两种类型的检测层,实现了对象检测的任务。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 2023 | RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点(减少通道的空间对象注意力机制),点击此处即可跳转...
C2f模块是YOLOv8中的一个重要组成部分,它通过一系列的卷积层和池化层来提取特征,并通过上采样操作将特征图放大到与原始输入图像相同的大小。在这个过程中,C2f模块使用了一种名为“shortcut”的连接方式,这种连接方式能够直接将较低层次的特征图连接到较高层次的特征图上,从而有效地保留了更多的空间信息。相比之下,...
【手把手带你实战YOLOv5-进阶篇】YOLOv5 修改网络结构——以C2f为例蓝色夕阳01编辑于 2024年07月25日 13:42 请问为什么class C2f(nn.Module):下面的Bottleneck我改成C2fBottleneck后还一直出波浪线显示未定义分享至 投诉或建议评论2 赞与转发0 0 0 0 2 回到旧版 顶部...
最新的迭代YOLOv10进一步推动了边界,采用了减少计算开销的创新方法,同时保持了高准确性[4]。它融合了如无需NMS训练和整体模型设计等先进技术,特别适合计算资源有限的边缘设备。 这三个YOLO变体在受限制的边缘部署中变得普遍存在,主要原因有: 性能优化:它们在推理速度和检测准确性之间提供了卓越的平衡,这对于边缘设备上...
(配合教程将代码复制粘贴到你自己的代码中即可运行)给大家,该卷积模块主要具有更小的计算量和更高的精度,其中添加ODConv模块的网络(只替换了一处C2f中的卷积)参数量由8.9GFLOPS减小到8.8GFLOPS,精度也有提高->下面的图片是精度的对比(因为训练成本我只是用了相同的数据集100张图片除了修改了ODConv以后其他配置都相同...
简介:YOLOv5改进 | ODConv卷积助力极限涨点(附修改后的C2f、Bottleneck模块代码) 一、本文介绍 这篇文章给大家带来的是发表于2022年的ODConv(Omni-Dimensional Dynamic Convolution)中文名字全维度动态卷积,该卷积可以即插即用,可以直接替换网络结构中的任何一个卷积模块,在本文的末尾提供可以直接替换卷积模块的ODConv,添...
简介:YOLOv5改进 | 2023 | RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点(减少通道的空间对象注意力机制) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是RCS-YOLO提出的RCS-OSA模块,其全称是"Reduced Channel Spatial Object Attention",意即"减少通道的空间对象注意力"。这个模块的主要功能是通过减少特征图的通道数量,同时关注空间维度上...
最后,Ultralytics在2023年推出了YOLOv8,对Backbone、Neck和Head进行了几处改动;使用C2f模块代替C3;提供了一个解耦的Head作为输出;模型直接预测目标的中心而不是Anchor-Box。虽然YOLOv6/7/8是更具特色的模型,但作者的工作重点是YOLOv5,因为对其进行了更多的研究。然而,这项研究可以扩展到更新的YOLO版本,特别是YOLOv8...
可以看到,相对于YOLOv5或者YOLOv6,YOLOv8将C3模块以及RepBlock替换为了C2f,同时细心可以发现,相对于YOLOv5和YOLOv6,YOLOv8选择将上采样之前的1×1卷积去除了,将Backbone不同阶段输出的特征直接送入了上采样操作。 Head部分都变了什...