2 BackBone 2.1 CSP 3 Neck 3.1 SPP/SPPF 3.2 PAN 4 输出端 4.1 正样本采样 4.2 损失计算 【深度学习】总目录 输入端:数据增强、锚框计算等。 backbone:进行特征提取。常用的骨干网络有VGG,ResNet,DenseNet,MobileNet,EfficientNet,CSPDarknet 53,Swin Transformer等。(其中yolov5s采用CSPDarknet 53作为骨干网)...
💡💡💡本文自研创新改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成,重新设计backbone和neck卷积结构,执行 3×3 和 1×1 卷积运算代替其他卷积核仅执行 1×1 卷积,从而轻量化YOLOv5,性能如下表,GFLOPs 15.8降低至13.9,参数量14.5MB降低至12.6MB 1.DualConv原理 摘要:CNN 架构通常对内存和计算要求很高,这使得它们对于硬...
项目地址(GitHub):https://github.com/Ranking666/Yolov5-Processing 项目介绍: 本仓库是基于官方yolov5源码的基础上,进行的改进。 目前支持更换yolov5的backbone主干网络为Ghostnet,以及采用eagleeye的剪枝方法支持对yolov5系列的剪枝。 后续,将会添加更多更轻量,更优秀的主干网络,比如swintrans,EfficientNet等,以及其他剪...
这种方法在连续的块之间交替使用两种分区配置。第一个模块使用常规的窗口分区策略,然后下一个模块采用的窗口配置与前一层相比,通过移动窗口偏移了一定距离,从而实现窗口的交替。 下图详细展示了Swin Transformer的架构和两个连续Swin Transformer块的设计。图中的W-MSA和SW-MSA分别代表带有常规和移动窗口配置的多头自注意...
format(device)) model = YOLOv5_backbone().to(device) model Using cuda device Out[8]: YOLOv5_backbone( (Conv_1): Conv( (conv): Conv2d(3, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(2, 2), bias=False) (bn): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=...
在计算机视觉领域,Yolov5作为一款高效的目标检测模型,广泛应用于各种场景。然而,随着应用场景的不断拓展,对模型的性能与效率提出了更高要求。因此,对Yolov5进行优化成为了一个热门话题。本文将围绕更换Backbone与模型压缩(剪枝、量化、蒸馏)两大方面,深入探讨Yolov5
1.首先设置运行的设备 cuda or cpu device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available else "cpu") 2. 导入数据 3.划分数据集 4.搭建包含Backbone模块的模型 5.训练模型 6.结果可视化 7. 模型评估 三.个人总结 1.学会了yolov5的backbone模块的基本架构 能够自己完成模型的搭建 ...
YOLOv5修改backbone为MobileOne 修改common.py 修改yolo.py 修改yolov5.yaml配置 参考 前言 记录在YOLOv5修改backbone操作,方便自己查阅。 由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。 更多精彩内容,可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看 ...
yolov5 怎么改成gpu yolov5修改backbone 背景 在图像处理过程中,注意力机制对视觉信息的提取很重要,因为它涉及到算法所关注的特定部分。所以,不同的注意力机制,所关注的目标是不同的,即使,再好的神经网络,根据需要改变它的backbone,也许会得到意外的惊喜。下面就目前流行的yolov5网络,修改它的backbone做个Mark,添加...
YOLOv5的网络结构主要由三部分组成:Backbone(主干网络)、Neck(颈部结构)和Head(头部结构)。这三部分协同工作,共同实现目标检测的任务。 1. Backbone(主干网络) Backbone的主要作用是提取图像中的特征。YOLOv5的Backbone采用了CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构,该结构通过跨阶段的部分连接,有效提高了网络的特征提...