在COCO数据集上验证YOLOv5-seg mask 的mAP: bash data/scripts/get_coco.sh --val --segments # 下载 COCO val segments 数据集 (780MB, 5000 images) python segment/val.py --weights yolov5s-seg.pt --data coco.yaml --img 640 # 验证 导出模型为onnx和TensorRT: python export.py --weights yo...
网络结构:YOLOv5-Seg在YOLOv5的基础上进行了扩展和改进,添加了分割头部,使得模型能够同时进行目标检测和图像分割。 损失函数:YOLOv5-Seg使用了新的损失函数来适应图像分割任务。传统的YOLOv5使用的是目标检测任务的损失函数,而YOLOv5-Seg引入了分割任务的损失函数,以优化分割的准确性。 数据标注:YOLOv5-Seg需要使用像...
需要将output_processors中三个tensor_name,修改为您根据文章内容得到的yolov5的模型的输出节点的名称,如下,我将其填充为onnx::Reshape_329、onnx::Reshape_367、onnx::Reshape_405,此步骤的作用是在模型输出节点上加上一个 transpose,将输出节点的shape从...
模型主要是在YOLOv5-5.0版本上进行修改的,基准模型采用的是YOLOv5m,语义分割的实现主要是在模型输出的Head部分添加了一个头: yolov5m_city_seg.yaml 代码中,在最后的输出部分,作者添加了3个和Detect平行的分割头,其中,SegMaskLab、SegMaskPSP、SegMaskBiSe、SegMaskBase分别是不同的独立结构,是作者实验所用。在yo...
|图 1-3 从视频流读取图像帧范例 >YOLOv5-Seg模型的图像预处理 YOLOv5-Seg模型构架是在YOLOv5模型构架基础上,增加了一个叫“Proto”的小型卷积神经网络,用于输出检测对象掩码(Mask),如下图所示: |图 1-4 YOLOv5-Seg模型输出的代码定义 * 详细参看: ...
由此可知,YOLOv5-Seg模型对数据预处理的要求跟YOLOv5模型一模一样,YOLOv5-Seg模型的预处理代码可以复用YOLOv5模型的C++预处理代码。 另外,从代码可以看出YOLOv5-Seg模型的输出有两个张量,一个张量输出检测结果,一个张量输出proto,其形状可以用Netron打开yolov5-seg.onnx查知,如下图所示。
网络结构上,通过yaml文件搭建网络,分割和检测的模型网络除了head最后一层不同,前面的保持一致,以yolov5s-seg.yaml和yolov5s.yaml对比为例(YOLOv5 V7.0),如下图所示: 网络中的Segment分割模块继承自目标检测中Detect模块,增加了每个检测框的mask系数,还在检测的基础上增加了一个“Proto”的神经网络,用于输出检测对象...
目标检测模型采用的是YOLOv5,语义分割模型采用的是部分BiSeNet结构,放张BiSeNet的结构图: 核心代码 原作者目标检测使用的Coco数据集,语义分割使用的是Cityscapes数据集。 模型主要是在YOLOv5-5.0版本上进行修改的,基准模型采用的是YOLOv5m,语义分割的实现主要是在模型输出的Head部分添加了一个头: yolov5m_city_seg.ya...
1.3.2YOLOv5-Seg模型的图像预处理 YOLOv5-Seg模型构架是在YOLOv5模型构架基础上,增加了一个叫“Proto”的小型卷积神经网络,用于输出检测对象掩码(Mask),如下图所示: 图1-4 YOLOv5-Seg模型输出的代码定义 详细参看:https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/models/yolo.py#L92 ...
简介:YOLOv5改进 | 卷积篇 | 手把手教你添加动态蛇形卷积(管道结构检测适用于分割Seg) 一、本文介绍 动态蛇形卷积的灵感来源于对管状结构的特殊性的观察和理解,在分割拓扑管状结构、血管和道路等类型的管状结构时,任务的复杂性增加,因为这些结构的局部结构可能非常细长和迂回,而整体形态也可能多变。