然而,从整体架构上来看,YOLOv5仍然沿用了YOLOv4的Backbone+SPP+PaFPN+Head结构,没有进行大的改动。 具体来说,YOLOv5继续采用了YOLOv4中的CSPDarkNet结构,并引入了width因子和depth因子来对模型进行缩放,从而构建出了包括N、S、M、L、X等不同规模的模型。在标签分配方面,YOLOv5依然走的是anchor-based路线,并且沿用...
# H,S,V三个通道将原值映射至随机增减后的值,再合并 im_hsv = cv2.merge((cv2.LUT(hue, lut_hue), cv2.LUT(sat, lut_sat), cv2.LUT(val, lut_val))) cv2.cvtColor(im_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR, dst=im) # no return needed 1.1.7 随机水平翻转 Yolov5中的Flip实现 1 2 3 4 5 6 7 8...
具体来说,从结构上来看,YOLOv5仍采用了YOLOv4的CSPDarkNet结构,但将12884的配置修改为3993,并设计了width因子和depth因子来对模型做缩放,从而构建出了N/S/M/L/X等不同的模型尺度;从标签分配角度来看,YOLOv5依旧是anchor-based路线,且沿用了YOLOv3以来的anchor box参数,但将YOLOv4还在用的IoU-based匹配策略修改...
hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.5, cls_pw=1.0, obj=1.0, obj_pw=1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.01 5, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees...
2020年6月10日,Ultralytics在github上正式发布了YOLOv5。YOLO系列可以说是单机目标检测框架中的潮流前线了,YOLOv5并不是一个单独的模型,而是一个模型家族,包括了YOLOv5s(最小)、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x(最大)。目前v6.0版本又新增一层YOLOv5n模型,代替YOLOv5s成为最小模型,在所有模型中速度更快但精度...
数据增强方式有mosaic、HSV色域变换、旋转、缩放、翻转、平移、剪切等 真实框与Anchor匹配 r w = w g t w a t r h = h g t h a t r w m a x = m a x ( r w , 1 r w ) r h m a x = m a x ( r h , 1 r h ) r w m a x = m a x ( r w m a x , r h m...
数据增强:Mosaic、Copy paste、Random affine、MixUp、Augment HSV、Random horizontal flip 训练策略: Multi-scale training(0.5~1.5x),多尺度训练,假设设置输入图片的大小为640 × 640,训练时采用尺寸是在0.5 × 640 ∼ 1.5 × 640 之间随机取值,注意取值时取得都是32的整数倍(因为网络会最大下采样32倍)。
HSV-Value augmentation (fraction), 曝光度 2.2.2 图解效果 2.2.3 代码 # 调用函数的文件位置:文件位置:utils/datasets.py # 色域空间增强Augment colorspace:H色调、S饱和度、V亮度 # 通过一些随机值改变hsv,实现数据增强 augment_hsv(img, hgain=hyp['hsv_h'], sgain=hyp['hsv_s'], vgain=hyp['...
hsv_s: 0.7 # image HSV-Saturation augmentation (fraction) hsv_v: 0.4 # image HSV-Value augmentation (fraction) degrees: 0.0 # image rotation (+/- deg) translate: 0.1 # image translation (+/- fraction) scale: 0.5 # image scale (+/- gain) ...
'hsv_s': 0.7, # image HSV-Saturation augmentation (fraction) 'hsv_v': 0.4, # image HSV-Value augmentation (fraction) 'degrees': 0.0, # image rotation (+/- deg) 'translate': 0.5, # image translation (+/- fraction) 'scale': 0.5, # image scale (+/- gain) ...