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,当然结构...
四种结构就是通过上面的两个参数,来进行控制网络的深度和宽度。其中depth_multiple控制网络的深度,width_multiple控制网络的宽度。 2.3.2 Yolov5网络结构 四种结构的yaml文件中,下方的网络架构代码都是一样的。 为了便于讲解,大白将其中的Backbone部分提取出来,讲解如何控制网络的宽度和深度,yaml文件中的Head部分也是同样...
模型的深度和宽度 在YOLOv5中,模型结构基本是写在了.yaml中,5.0版本的YOLOv5共有yolov5s,yolov5m,yolov5l和yolov5x四个版本,这四个版本的模型结构一模一样,不同的是两个参数depth_multiple和width_multiple,分别表示模型的深度因子和宽度因子。 在yolo.py中,parse_model函数下的这行代码将深度因子和宽度因子进...
深度和宽度简单解释: 深度depth_multiple:指的是CSP结构中残差块的数量,残差块的数量越多,网络就越深。 宽度width_multiple:指的是卷积核的维度,卷积核的维度越大,网络越厚,yolov5这是用宽度来表示。 1)depth_multiple控制网络深度 在上图中两种CSP结构,CSP1和CSP2,其中CSP1结构主要应用于Backbone中,CSP2结构主...
通过调整主干网络的深度(depth_multiple)和宽度(width_multiple)参数,YOLOv5可以灵活地构建不同复杂度的模型。这种设计使得YOLOv5能够适应不同的应用场景和需求。 检测头篇:精准预测的关键 1. 多尺度特征融合YOLOv5的检测头采用了多尺度特征融合策略,通过结合不同尺度的特征图,提高了对不同大小目标的检测能力。每个...
Yolov5代码中的四种网络都是以yaml的形式来呈现,而且四个文件的内容基本上都是一样的,只有最上方的depth_multiple和width_multiple两个参数不同。 6.1 Yolov5四种网络的深度 四种网络的深度差别如下图所示。 a.以yolov5s为例,第一个CSP1中,使用了1个残差组件,因此是CSP1_1。而在Yolov5m中,则增加了网络的深...
yolov5pytorch模型导出为onnx模型 yolov5模型大小,yolov5和yolov4、yolov3对比性能曲线模型结构正负样本定义iou-Loss性能曲线MSCOCO数据集的测试结果:模型结构yolov5引入了depth_multiple和width_multiple两个缩放系数来控制网络的层数和channel。yolov5s:depth_multiple:
depth_multiple:用于控制层的重复的次数(深度)。通过深度参数 depth gain 在搭建每一层的时候,子模块数量=int(number*depth),这样就可以起到一个动态调整模型深度的作用。 width_multiple:用于控制输出特征图的通道数(宽度)。在模型中间层的每一层的卷积核的数量=int(number*width),这样也可以起到一个动态调整模型...
yolov5于2020年由glenn-jocher首次提出,直至今日yolov5仍然在不断进行升级迭代。 Yolov5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中,这几个模型的结构基本一样,不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。 yolov5主要分为输入端,backbone,Neck,和head(prediction)。backbone是Ne...
它们是通过 depth_multiple 和 width_multiple 来控制网络的宽度和深度,这类似 EfficientNet 的思想。 其中,YOLOv5s 在该系列中是深度最小,并且特征图的宽度也最小的网络。其他的网络是在此基础上进行不断地加深、加宽。 YOLOv5 基础组件 CBL 由 Conv + BN + Leaky_ReLU 组成。