图1 YOLO网络结构 Fig. 1 YOLO Network Structure 在YOLO网络中,卷积运算只对图像的局部区域起作用,卷积计算是通过设置卷积核的大小来检查图像的局部区域,根据计算结果来获得图像的特征信息,从而进行对图像的特征提取。在卷积操作之前,或者说在输入之前,可以根据实际需要,利用特定的图像处理算法对现有需要进行输入的图像...
改进后的YOLOv5s网络结构如下图所示。 AF-FPN structure AF-FPN在传统特征金字塔网络的基础上,增加了自适应注意力模块(AAM)和特征增强模块(FEM)。前一部分由于减少了特征通道,减少了在高层特征图中上下文信息的丢失;后一部分增强了特征金字塔的表示并加快了推理速度,同时实现了最先进的性能。AF-FPN的结构如下图所...
Anchor: 9个大小的anchor,每个尺度分配3个anchor。 Backbone改为Darknet-53, 引入了残差模块。 引入了FPN,可以进行多个尺度的训练,同时对于小目标的检测有了一定的提升 (因为有3个不同大小的feature map 用来做检测)。 Loss function的改进。 Network structure improvement Backbone: Darknet-53 分别要下采样 32, ...
In view of the problem of difficult small target detection, the paper proposes to add the small detection layer in YOLOv5 network structure to improve the detection ability of small targets; In the head part of network structure, double detection header is used to predict the classification and...
The default YOLOv5 network structure is shown in Fig. 2. As can be seen, YOLOv5 is divided into Backbone, Neck and Head sections in total. Figure 2 The default YOLOv5 network structure. Full size image The Backbone section is mainly composed of the downsampling module (CBS), the ...
Fast R⁃CNN算法使用了多个RoI(Region of Interest pooling)池化层转化特征图,相对R⁃CNN算法减少了时间和内存的消耗以及运行时间;Faster R⁃CNN算法使用区域建议网络(RPN:Region Proposal Network)进一步提高了速度[4];Yolo(You Only Look Once)算法[5⁃6]可在同一时间确定图像中多个对象的属类和位置,从而...
A Convolutional Block Attention Module (CBAM) and YOLOv5 were combined as the core of the CBAM-YOLOv5 model. Among them, the YOLOv5 network structure provided an excellent balance between the detection speed and accuracy for the small and dense targets, suitable for counting th...
摘㊀要：佩戴安全帽可以有效保障建筑施工人员的人身安全㊂针对目前安全帽检测算法检测效率低，漏检率高的问题，本文提出了一种基于改进ＹＯＬＯｖ５网络模型的安全帽检测算法㊂首先，在ＹＯＬＯｖ５的骨干网络中插入混合注意力模块，降低特征提取网络的数据维度，使网络关注于图片中安全帽特定区域，提高网络的安全帽...
范数和特征图激活标准的融合,但BN缩放因子主要用于剪枝YOLOv5,更普遍地说,用于CNN。[, Learning efficient convolutional networks through network slimming]提出的这种方法引入了每个通道的缩放因子 γ ,并在训练过程中对其进行惩罚,以获得可以剪枝的稀疏网络。作者将BN缩放因子提出为网络压缩所需的 ...
虽然可以将其归类为范数和特征图激活标准的融合,但BN缩放因子主要用于剪枝YOLOv5,更普遍地说,用于CNN。[, Learning efficient convolutional networks through network slimming]提出的这种方法引入了每个通道的缩放因子 γ,并在训练过程中对其进行惩罚,以获得可以剪枝的稀疏网络。作者将BN缩放因子提出为网络压缩所需的γ。