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...
BCE(binary cross entropy)具体计算公式如下: 以上是论文中yolov3对应的损失函数分析,对应框架为darknet。而pytorch版本的yolov3改动比较大,分成三个部分进行具体分析: 1.lbox部分 在U版yolov3中,使用的是GIOU,具体讲解见GIOU讲解链接 简单来说其IoU公式如下: 而GIoU公式如下: 其中 代表两个框最小闭包区域面积,也...
np.save(os.path.join(save_dir,'%s_context_arr.npy'% (seg)), context_arr) np.save(os.path.join(save_dir,'%s_body_arr.npy'% (seg)), body_arr) np.save(os.path.join(save_dir,'%s_cat_arr.npy'% (seg)), cat_arr) np.save(os.path.join(save_dir,'%s_cont_arr.npy'% (seg)...
cont_arr = np.array(cont_arr) np.save(os.path.join(save_dir, '%s_context_arr.npy' % (seg)), context_arr) np.save(os.path.join(save_dir, '%s_body_arr.npy' % (seg)), body_arr) np.save(os.path.join(save_dir, '%s_cat_arr.npy' % (seg)), cat_arr) np.save(os.path.j...
np.save(os.path.join(save_dir, '%s_cont_arr.npy' % (seg)), cont_arr) 等程序运行完成后可以看到多了一个文件夹emotic_pre,里面有一些npy文件则代表数据预处理成功。 3.2 模型训练 打开main.py文件,35行开始是模型的训练参数,运行该文件即可开始训练。
segment = dataset[seg] context_arr, body_arr, cat_arr, cont_arr = [], [], [], [] for data in tqdm(segment): with data.open() as fp: context = np.asarray(Image.open(fp)) if len(context.shape) == 2: context = cv2.cvtColor(context, cv2.COLOR_GRAY2RGB) ...
在YOLOSeg类中,forward方法定义了模型的前向传播过程,先通过特征提取器提取特征,然后分别经过PANet和ASPP模块处理,最后返回处理后的结果。 compute_loss方法定义了模型的损失函数,使用均方误差损失函数计算YOLO损失,使用交叉熵损失函数计算分割损失,最后将两个损失相加得到总损失。
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。
python segment/predict.py --weights ./weights/分割模型/yolov5s-seg.pt --source data/images/bus...
动态蛇形卷积通过自适应地聚焦于管状结构的细长曲线局部特征，增强感知能力。与可变形卷积不同，它考虑了管状结构的蛇形形态，并通过约束补充自由学习过程，有针对性地增强对管状结构的感知。此外，提出多视角特征融合策略和拓扑连续性约束损失函数，以应对复杂整体形态和可能的断裂问题。三、动态蛇形卷积的优势...