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...
nc:3# 类别数量depth_multiple:0.33# model depth multiplewidth_multiple:0.50# layer channel multiple depth_multiple:控制子模块数量=int(number*depth) width_multiple:控制卷积核的数量=int(number*width) Anchor anchors:- [10,13, 16,30, 33,23]# P3/8,检测小目标,10,13是一组尺寸,总共三组检测小目...
Yolov3的网络结构是比较经典的one-stage结构,分为输入端、Backbone、Neck和Prediction四个部分。 大白在之前的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》中讲了很多,这里不多说,还是放上绘制的Yolov3的网络结构图。2.1.2 Yolov4网络结构图 Yolov4在Yolov3的基础上进行了很多的创新。比如输入端采用mos...
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行读取和赋值。 代...
Yolov5代码中的四种网络,和之前的Yolov3,Yolov4中的cfg文件不同,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。 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...
Yolov5现在的Neck和Yolov4中一样,都采用FPN+PAN的结构,如下图所示。 FPN(Feature Pyramid Network)层自顶向下传达强语义特征,而PAN(Pyramid Attention Network)则自底向上传达强定位特征,两两联手,从不同的主干层对不同的检测层进行参数聚合,使得目标的位置信息和类别信息都最大程度的进行了保留。
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。
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...
在YOLOv5中网络结构采用yaml作为配置文件,之前我们也介绍过,YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型,分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x,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。 就和我们买衣服的尺码大小排序一样,YOLOv5s网络是YOLOv5系列中深度最小,...
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,ba