通过导入这些模块,可以更方便地进行目标检测的相关任务,并且减少了代码的复杂度和冗余。 二、parse_model函数 parse_model函数用在DetectionModel模块中,主要作用是解析模型yaml的模块,通过读取yaml文件中的配置,并且到common.py中找到相对于的模块,然后组成一个完整的模型解析模型文件(字典形式),并搭建网络结构。简单来说...
接着调用DetectionModel类构建模型,首先self.yaml = yaml.safe_load(f)生成模型字典self.yaml,然后将模型字典和输入通道数ch=[3]作为参数传递给parse_model函数解析模型。 class DetectionModel(BaseModel): # YOLOv5检测模型 def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # mod...
2197808908创建的收藏夹深度学习必杀技内容:YOLOV5讲解-parse_model详细讲解(改进模型必看),如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
通过yolov5修改骨干网络–原网络说明 我们知道:yolov5.yaml中存放的是我们模型构建参数,具体构建过程在yolo.py中的parse_model函数,通过循环遍历yolov5.yaml给的参数,去寻找网络名称,并将args的参数传入网络,下面先用pytorch自带的mobile网络进行修改并替换原有yolov5网络。 网络都是分层次的,比如如果把某个网络模型Net...
第②步:在yolo.py文件里的parse_model函数加入类名 首先找到yolo.py里面parse_model函数的这一行 然后把CBAM添加到这个注册表里面 第③步:创建自定义的yaml文件 首先在models文件夹下复制yolov5s.yaml文件,粘贴并重命名为yolov5s_CBAM.yaml 接着修改yolov5s_CBAM.yaml,将CBAM模块加到我们想添加的位置。
在yolo.py中,parse_model函数下的这行代码将深度因子和宽度因子进行读取和赋值。 代码语言:javascript 复制 anchors,nc,gd,gw=d['anchors'],d['nc'],d['depth_multiple'],d['width_multiple'] depth_multiple 首先看深度因子,深度因子参与运算的是这行代码: ...
这个函数用在下面的make_divisible函数中及 yolo.py的parse_model函数和commom.py的AutoShape函数中: 在这里插入图片描述11.2、check_img_size 这个函数是为了保证img_size是能被s(32)整除,如果不能就返回大于等于img_size且是s的最小倍数。这个函数本质是通过调用make_divisible函数实现的。
首先找到yolo.py里面parse_model函数的这一行 加入h_sigmoid,h_swish,SELayer,conv_bn_hswish,MobileNetV3五个模块 第③步:创建自定义的yaml文件 首先在models文件夹下复制yolov5s.yaml文件,粘贴并重命名为yolov5s_MobileNetv3.yaml 然后根据MobileNetv3的网络结构来修改配置文件。
2 构建模型(parse_model) 在yolo.py 里面,用一个数组(ch) 存储了每层的输出channel, 后续concatenate的时候很容易构成concatenate后输出的channel 数量。 3 对除了最后一层预测层外,每层output channel都检查是不是8的倍数,保证后续concate的时候不会出问题 ...
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