变量n通过参数gd来控制深度 最大为1 if m in [Conv, GhostConv, Bottleneck, GhostBottleneck, SPP, SPPF, DWConv, MixConv2d, Focus, CrossConv, BottleneckCSP, C3, C3TR, C3SPP, C3Ghost]: 1. 2. c1, c2 = ch[f], args[0] if c2 != no: # if not output c2 = make_divisible(c2 * ...
在yolov5目录下，创建weights目录，下载预训练模型。yolov5预训练模型 下载后，放到weights文件夹中，这里...
DFL损失利用交叉熵的思想,通过将预测框回归至标签框的上下整数范围内,优化模型训练。在此基础上对YOLOv8模型进行改进,将C2f模块改进成GhostC2f模块,并引入空间注意力机制,优化模型的回归预测范围,修改Neck部分第三个Concat部分的输入来源。[1:3] 4. 代码简介 在本节中,我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行车牌检测与...
DFL损失利用交叉熵的思想,通过将预测框回归至标签框的上下整数范围内,优化模型训练。在此基础上对YOLOv8模型进行改进,将C2f模块改进成GhostC2f模块,并引入空间注意力机制,优化模型的回归预测范围,修改Neck部分第三个Concat部分的输入来源。[1] 4. 代码简介 在本节中,我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行车牌检测与识别...
使用轻量化GhostConv网络模块后,对网络结构的参数数量和检测速度的影响较大,模型的精度值提高0.3个百分点,参数数量减少了2.67×106个,权重文件大小减小了5.1 MB,FPS提高了6.97 幅/s。2种方法结合后,经过训练,模型的性能比原始模型更为稳定,结果表明GC-YOLOv5模型的精度、召回率、mAP值均优于YOLOv5模型,精度提高...
最后,YOLOv8通过Ghost模块进一步优化网络,这种模块通过在计算过程中生成更多的特征图副本(即"ghost"特征图),有效减少了计算量并提高了信息的多样性。这种技术使得网络能够在不显著增加计算成本的情况下,提供更丰富的特征表示,从而提高了检测性能。 YOLOv8算法的这些创新设计,不仅提高了模型的性能,同时也优化了速度,这...
Ghost 转载 mob64ca14095513 1月前 55阅读 yolov5配置使用GPUyolov5怎么用gpu 文章目录YoloV5模型的简单使用一、模型推理二、模型格式转换三、使用yolov5n.onnx模型1、`yolov5_onnx_model.py` 创建推理类2)`general.py` 代码3)onnxruntime 和 onnxruntime-gpu耗时比较四、模型训练1、下载数据集2、封装成yo...
模型结构: CSP瓶颈层结构在Bottleneck部分存在一个可修改的参数n,标识使用的Bottleneck结构个数。这一条也是我们的主分支,是对残差进行学习的主要结构(这里没有实现DenseNet,可选的有卷积块,transformer块、Ghost块),右侧分支nn.Conv2d实际上是shortcut分支实现不同stage的连接(CSP的思想实现)。
yolov5x6.yaml # (P3, P4, P5, P6)都输出,宽深与Xlarge版本相同,相当于比Xlarge版本能检测更大物体,anchor已预定义 yolov5s-ghost.yaml # backbone的卷积换成了GhostNet形式的yolov5s,anchor已预定义 yolov5s-transformer.yaml # backbone最后的C3卷积添加了Transformer模块的yolov5s,anchor已预定义 int.p...
零基础YOLOv5的详细使用教程说明一.yolov5的下载二.安装requirements.txt 中指定的所需环境1.使用pip批量安装2.使用pip单个安装3.特殊问题三.下载并训练coco128数据集1.coco128下载方式:2.下载预训练模型3.训练coco128数据集四.训练自己的数据集1.准备数据集2.构建数据集训练自己的数据集 说明本文章针对零基础yolo...