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C3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C3模块的基本架构 能够自己完成模型的搭建 2.提升了自身的代码能力,期待学习yolo的相关...
YOLOv5模型采用了C3模块来提高模型性能和准确性。C3模块是一种新颖的卷积神经网络模块,它采用了多尺度特征融合技术和跨通道信息传递机制来提高特征图的表达能力。在这篇文章中,我们将探讨YOLOv5中的C3模块的数学原理。 C3模块是由三个卷积层组成的卷积神经网络模块,它的结构如图所示: ,另一种是参数量稍多一些但是效果...
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人工智能 深度学习Week9-YOLOv5-C3模块实现(Pytorch) 本文为365天深度学习训练营 中的学习记录博客 参考文章:Pytorch实战 | 第P8天:YOLOv5-C3模块实现(训练营内部成员可读) 原作者:K同学啊|接辅导、项目定制 了解C3的结构,方便后续YOLOv5算法的学习。采用的数据集是天气识别的数据集。
YOLOv5是目标检测模型,它通过C3融合、RFAConv和模块缝合等技术来增强感受野空间特征。1. C3融合:将三个不同尺寸的特征图进行融合,以提高特征图的空间维度,从而增强模型的识别能力。2. RFAConv:一种基于卷积神经网络的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform)算法,用