YOLOv5针对不同大小(n, s, m, l, x)的网络整体架构都是一样的,只不过会在每个子模块中采用不同的深度和宽度,分别应对yaml文件中的depth_multiple和width_multiple参数。 还需要注意一点,官方除了n, s, m, l, x版本外还有n6, s6, m6, l6, x6,区别在于后者是针对更大分辨率的图片比如1280x1280,当然结构...
number:模块的数量,最终数量需要乘width,然后四舍五入取整,如果小于1,取1。 module:子模块 args:模块参数,channel,kernel_size,stride,padding,bias等 Focus:对特征图进行切片操作,[64,3]得到[3,32,3],即输入channel=3(RGB),输出为640.5(width_multiple)=32,3为卷积核尺寸。 Conv:nn.conv(kenel_size=1,st...
在YOLOv5中,模型结构基本是写在了.yaml中,5.0版本的YOLOv5共有yolov5s,yolov5m,yolov5l和yolov5x四个版本,这四个版本的模型结构一模一样,不同的是两个参数depth_multiple和width_multiple,分别表示模型的深度因子和宽度因子。 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...
该默认文件位于项目的 model 下,然后选择自己的场景,如我用的是 v5s 同样就复制一份重命名。这个文件主要是定义模型的基本机构和参数,比如分类数目 nc,模型深度倍数 depth_multiple,每层通道数倍数 width_multiple,以及目标框的大小和比例的 anchors。在刚使用 YOLO 的话,我们就改个 nc 就可以,后面再研究这些参数...
在YOLOv5中网络结构采用yaml作为配置文件,之前我们也介绍过,YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型,分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x,这几个模型的结构基本一样,不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。 就和我们买衣服的尺码大小排序一样,YOLOv5s网络是YOLOv5系列中深度最小,...
1)depth_multiple控制网络深度 2)width_multiple控制网络宽度(厚度) 一、Yolov5四种网络模型 Yolov5一共有4个版本,分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。下面给出网络结构图这样更加直观。 yoloV5s网络结构 Yolov5与Yolov3的一些主要的不同点: ...
在YOLOv5中网络结构采用yaml作为配置文件,之前我们也介绍过,YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型,分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x,这几个模型的结构基本一样,不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。 就和我们买衣服的尺码大小排序一样,YOLOv5s网络是YOLOv5系列中深度最小,...
Yolov5代码中的四种网络都是以yaml的形式来呈现,而且四个文件的内容基本上都是一样的,只有最上方的depth_multiple和width_multiple两个参数不同。 6.1 Yolov5四种网络的深度 四种网络的深度差别如下图所示。 a.以yolov5s为例,第一个CSP1中,使用了1个残差组件,因此是CSP1_1。而在Yolov5m中,则增加了网络的深...
width_multiple: 1.0 yolov5x: depth_multiple: 1.33 width_multiple: 1.25 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. yolov5模型大小: 正负样本定义 yolov3/yolov4的正负样本定义: 1.保证每个GT有一个唯一的anchor进行对应,匹配规则为IOU最大(没有阈值),选取出来的即为正样本; ...
yolov5于2020年由glenn-jocher首次提出,直至今日yolov5仍然在不断进行升级迭代。 Yolov5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中,这几个模型的结构基本一样,不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。 yolov5主要分为输入端,backbone,Neck,和head(prediction)。backbone是Ne...