Mosaic数据增强,将图片进行随机裁剪,缩放后排列接成一张图片,实现丰富数据集,增加小样本目标,提升网络的训练速度。 把Mosaic3变成Mosaic9 数据增强代码在utils/dataloaders.py,找到 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 mosaic = self.mosaic and random.random() < hyp['mosaic'] if mos...
classSPPF(nn.Module):# Spatial Pyramid Pooling -Fast(SPPF)layerforYOLOv5 by Glenn Jocherdef __init__(self, c1, c2, k=5):# equivalent to SPP(k=(5, 9, 13))super().__init__()c_= c1// 2 # hidden channelsself.cv1 = Conv(c1, c_,1,1...
在这里插入图片描述 1.1 Mosaic数据增强 Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的Mosaic数据增强的方式。 Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。 在这里插入图片描述 4张图片拼接 随机缩放 随机裁剪 随机排布 算法优点: 丰...
主要使用如下trick:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放。下面分别叙述 a.Mosaic数据增强 Mosaic数据增强则采用了4张图片,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,如下图: mosaic主要用来解决小目标检测的问题,小目标定义如下(长宽0×0~32×32之间的物体): 但在整体的数据集中,小、中、大目标的占...
Mosaic数据增强：Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员，通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接，对小目标的检测效果很不错 基准网络 融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；Neck网络 在目标检测领域，为了更好的提取融合特征，通常在Backbone和输出层，会插入一些层，这个部分称...
在YOLOv5 中涉及到的知识:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放、Focus 结构、CSP 结构、FPN + PAN 结构、GIOU_Loss。 自适应锚框计算 像之前的 YOLOv3、YOLOv4,对于不同的数据集,都会计算先验框 anchor。然后在网络训练时,网络会在 anchor 的基础上进行预测,然后输出预测框,再和标签框进行对比,最后...
首先对于数据增强,Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的Mosaic数据增强的方式,Yolov3则没有采用这种数据增强,Mosaic的具体细节不在这里过多阐述,不过这种方式的数据增强对于小目标的检测有比较大的提升。不同于Yolov4的是,Yolov5在选定锚框比时采用了自适应锚框计算,此前的Yolov3和Yolov4都是先采用聚类算法在数据集...
1.Mosaic数据增强 方法同YOLOv4,把几张图片和其对应的标注信息拼接在一起,增加了数据的多样性。 2.Copy - Paste数据增强 简单从名字就可以看出,这个数据增强做的就是CV操作,也就是把一张图片中的目标裁剪下来,粘贴到另一张图片中(前提是数据集中需要有每个目标的实例分割标签)。
输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放; Backbone:Focus结构、CBL结构、CSP结构、SPP结构; Neck:FPN+PAN结构; Prediction:CIOU_Loss 此外,YOLOv5模型根据网络宽度和深度的区别,分为依次递增的四个版本,分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x。
YOLOv5没有相应的论文说明,但是作者在Github上积极地开放源代码,通过对源码分析,我们也能很快地了解YOLOv5的网络架构和工作原理。和YOLOv4一样,对输入的图像进行Mosaic数据增强。Mosaic数据增强的作者也是来自Yolov5团队的成员,通过随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式对不同图像进行拼接...