具体改进方法,核心代码和修改教程可访问如下地址: YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用CVPR2024-DynamicConv提出的GhostModule改进C3(全网独家首发),点击此处即可跳转 (大家如有任何问题,随时通过链接到CSDN我的个人主页私信我咨询,看到都会在第一时间回复大家) 发布于 2024-06-18 23:44・辽
YOLOv9其中提出的GELAN模块来改进YOLOv5中的C3,GELAN融合了CSPNet和ELAN机制同时其中利用到了RepConv在获取更多有效特征的同时在推理时专用单分支结构从而不影响推理速度,同时本文的内容提供了两种版本一种是参数量更低涨点效果略微弱一些的版本(参数量V5n下降25w,计算量为3.6GFLOPs),另一种是参数量稍多一些但是效果...
将YOLOv5的主干网络C3替换为轻量化网络PPLCNet，可以实现模型轻量化，平衡速度与精度。具体改进内容和效果如下：主干网络替换：在YOLOv5中，原本采用的主干特征提取网络是C3结构，这种结构虽然性能较好，但参数量和计算量较大，限制了检测速度，特别是在资源受限的场景下。因此，将主干网络替换为轻量化网络...
因此,本研究在降采样阶段的每个C3模块后引入CBAM模块,即在特征融合之前插入。它还确保模型优先从图像中最可能包含裂缝、坑洞或修复的部分进行学习,从而提高检测精度。 为了提高特征融合网络的效率和模型检测性能,在三个不同尺度上将CBAM模块添加到特征融合层。CBAM注意力机制的整体过程如图13所示。它包括通道注意力机制和...
🚀三、添加C3_CBAM注意力机制方法(在C3模块中添加) 上面是单独加注意力层,接下来的方法是在C3模块中加入注意力层。 刚才也提到了,这个策略是将CBAM注意力机制添加到Bottleneck,替换Backbone中的所有C3模块。 (因为步骤和上面相同,所以接下来只放重要步骤噢~) ...
一是直接改进所有C3模块, 使之在提取特征时就已侧重空间坐标位置信息; 二是将该注意力机制嵌入到主干段中的SPPF模块之前, 对总特征图进行CA机制处理, 以提取感兴趣的目标区域特征。经实验比较, 发现后者性能更好, 因此最终选择了方案2。 图5 两种改进方案的主干网络示意图...
YOLOv5在多个位置添加了注意力机制,如C3模块中。通过引入TripletAttention等三重注意力机制,模型能够在不同维度上捕捉图像特征,提高特征提取的效率和准确性。 Neck篇:特征融合与增强的桥梁 1. SPPF与CSP-PANYOLOv5的颈部网络(Neck)采用了SPPF(Spatial Pyramid Pooling Fast)和CSP-PAN(Cross Stage Partial Network ...
接着修改yolov5s_ECA.yaml,将ECA模块加到我们想添加的位置。 注意力机制可以添加在backbone,Neck,Head等部分,常见的有两种:一是在主干的 SPPF 前添加一层;二是将Backbone中的C3全部替换。 在这里我是用第一种:将[-1,1,ECA,[1024]]添加到 SPPF 的上一层,下一节使用第二种。即下图中所示位置: ...
YOLOv5改进之十一:主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3_人工智能算法工程师0301的博客-CSDN博客 原理: 文章链接https://arxiv.org/abs/1807.11164 近来,深度CNN网络如ResNet和DenseNet,已经极大地提高了图像分类的准确度。但是除了准确度外,计算复杂度也是CNN网络要考虑的重要指标,过复杂的网络可能速度很慢,一些特定...