fasterrcnn ssd yolov5在gflops对比 yolo ssd faster算法比较,上一节01部分介绍了目标检测任务中FasterR-CNN系列的三个Two-Stage算法以及FPN结构(参见这里)。该类方法是基于RegionProposal的算法,需要使用启发式方法(SS算法)或者CNN网络(RPN)产生候选框,然后再在候
轻量化后的模型yolov5s05比yolov5s计算量减少了16倍,参数量减少了7倍。下面是yolov5s05和yolov5s的参数量和计算量对比: 模型 input-size params(M) GFLOPs yolov5s 640×640 7.2 16.5 yolov5s05 416×416 1.7 1.8 yolov5s05 320×320 1.7 1.1 (5)重新聚类Anchor(可选) 官方yolov5s的Anchor是基于...
未改进的YOLOv5l的GFLOPs 改进的YOLOv5l的GFLOPs GFLOPs大约减少三分之二 5. 总结 ShuffleNetV2是一种专注于轻量级设计的神经网络架构,其核心技术包括深度可分离卷积和通道重组,通过这些技术降低了参数数量和计算成本,同时利用多尺度特征融合提高了模型的检测和识别能力。该架构在图像分类和目标检测任务中表现出色,特别...
💡💡💡本文自研创新改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成,重新设计backbone和neck卷积结构,执行 3×3 和 1×1 卷积运算代替其他卷积核仅执行 1×1 卷积,从而轻量化YOLOv5,性能如下表,GFLOPs 15.8降低至13.9,参数量14.5MB降低至12.6MB 1.DualConv原理 摘要:CNN 架构通常对内存和计算要求很高,这使得它们对于硬...
在YOLOv5的GFLOPs计算量中,卷积占了其中大多数的比列,为了减少计算量,研究人员提出了用EfficientNet代替backbone。本文给大家带来的教程是将原来的主干网络替换为EfficientNet。文章在介绍主要的原理后,将手把手教学如何进行模块的代码添加和修改,并将修改后的完整代码放在文章的最后,方便大家一键运行,小白也可轻松上手实践...
未改进的YOLOv5l的GFLOPs 改进后的YOLOv5l的GFLOPs 5.进阶 如果想计算量变化更小,如何修改呢,看过我的修改你是否学会了呢?不如动手试试吧 如果你想尝试但又不知从何下手,可以在评论区问问大家,我看到后也会及时回复 6.总结 AKConv(可变核卷积)是一种改进的卷积操作,旨在克服传统卷积操作的限制。其核心思想...
[Faster and accurate green pepper detection using nsga-ii-based pruned yolov5l in the field environment] 中的研究人员实现了一种基于非支配排序遗传算法(NSGA-II)的算法,该算法将剪枝视为一个优化问题。也就是说,如何剪枝通道以最小化GFLOPs并最大化mAP0.5。
添加一个微小物体的检测头,使得原来的YOLOv5x的层数从607变成719,GFLOPs从219.0到259.0。这当然增加了计算量,但mAP的改进也非常高。从从图9中可以看出,TPH-YOLOv5在检测小目标时表现良好,所以增加计算是值得的。 图9 检测结果图 采用transformer encoder blocks后,模型总层数由719层减少到705层,GFLOPs由259.0层减少...
实验中,用于对比的参数分别有mAP值、参数量、GFLOPs(模型的计算量,是一种用于评判模型复杂度的标准)、模型大小、训练时间和推理时间。由表1的数据可以看出,YOLOv5l的mAP值最高,达到了78.2%,但是耗时最久,参数量也最大。Re-YOLOv5的mA...
添加一个微小物体的检测头,使得原来的YOLOv5x的层数从607变成719,GFLOPs从219.0到259.0。这当然增加了计算量,但mAP的改进也非常高。从从图9中可以看出,TPH-YOLOv5在检测小目标时表现良好,所以增加计算是值得的。 图9 检测结果图 采用transformer encoder blocks后,模型总层数由719层减少到705层,GFLOPs由259.0层减少...