# 使用 gd (深度增益) 计算网络单元串联深度 / 对应卷积单元的参数 n n = n_ = max(round(n * gd), 1) if n > 1 else n # depth gain # 当该网络单元的参数含有: 输入通道数, 输出通道数 if m in [Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, SPPF, DWConv, MixConv2d, Focus, ...
我们再将n和gd带入计算,看每种网络的变化结果。 n = max(round(n * gd), 1) if n > 1 else n #depth gain 1. 举例子: 我们选择最小的yolov5s.yaml和中间的yolov5l.yaml两个网络结构,将gd(height_multiple)系数带入,看是否正确。 (1) yolov5s.yaml 其中height_multiple=0.33,即gd=0.33,而n...
利用depth_multiple计算出的C3层bottleneck数量 利用width_multiple计算出的Conv层输出通道数 运行models文件夹下的yolo.py(调用yolov5s.yaml),打印yolov5s网络结构可辅助验证上述表格计算结果的正确性。 yolo.py打印日志 3.详细的yolov5s模型结构图 yolov5s模型结构图,图源CSDN@不会数分的程序员不是好会计 这张图...
number表示做几层,别忘了乘上depth_multiple module就是这一层的名字 args表示参数,channel和卷积核的个数,stride 回到刚才的网络结构图,点击images可以显示具体信息 focus层的目的就是加速,原始图像H和W比较大,卷积计算比较耗时 卷积后面还跟一个add和clip,因为v5中使用的激活函数是Hardswish 接着往下走 BottleneckC...
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...
{'arguments':<30}") # 获取anchors,nc,depth_multiple,width_multiple anchors, nc, gd, gw = d['anchors'], d['nc'], d['depth_multiple'], d['width_multiple'] # na: 每组先验框包含的先验框数 na = (len(anchors[0]) // 2) if isinstance(anchors, list) else anchors # number of ...
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple # anchors anchors: - [5,6, 8,14, 15,11] #4 - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 ...
depth_multiple表示channel的缩放系数,就是将配置里面的backbone和head部分有关通道的设置,全部乘以该系数即可; 而width_multiple表示BottleneckCSP模块的层缩放系数,将所有的BottleneckCSP模块的number系数乘上该参数就可以最终的层个数;如果希望大一点,就把这个数字改大一点,网络就会按比例变深、变宽;如果希望小一点,就...
在yolo.py(https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5/blob/main/models/yolo.py)的256行 有对yaml 文件的nc,depth_multiple等参数读取,具体代码如下: anchors, nc, gd, gw = d['anchors'], d['nc'], d['depth_multiple'], d['width_multiple'] 'width_multiple'参数的作用前面介绍args参数中已经...
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, 当然结构上也有些差异,前者只会下采样到32倍且采用3个预测特征层 , 而后者会下采样64倍,采用4个预测特征层。