TPH-YOLOv5-1使用输入图像大小为1920,所有类别的权重相等。 TPH-YOLOv5-2使用输入图像大小1536,所有类别权重相等。 TPH-YOLOv5-3使用输入图像大小1920,每个类别的权重与标签数量相关,如图8所示。某一类别的标签越多,其权重就越低。 TPH-YOLOv5-4使用输入图像大小1536,每个类别的权重与标签数量相关。 TPH-YOLOv5-...
使用CBAM可以提取注意区域,以帮助TPH-YOLOv5抵制令人困惑的信息,并关注有用的目标对象。 Self-trained classifier 用TPH-YOLOv5对VisDrone2021数据集进行训练后,对test-dev数据集进行测试,然后通过可视化失败案例分析结果,得出TPH-YOLOv5定位能力较好,分类能力较差的结论。作者进一步探索如图6所示的混淆矩阵,观察到一些硬类...
代码仓库: Gumpest/YOLOv5-Multibackbone-Compression: YOLOv5 Series Multi-backbone, Pruning and quantization Compression Tool Box. (github.com)github.com/Gumpest/YOLOv5-Multibackbone-Compression 一、核心思想 1、多添加一个预测头(微小物体检测),四个预测头缓解较大的物体尺度变化 2、集成 Transformer P...
TPH-YOLOv5 在YOLOv5的基础上增加了一个预测头来检测不同尺度的目标。通过探索Self-Attention的预测潜力，使用了Transformer Prediction Heads(TPH)代替原来的预测头。同时，作者还集成了卷积块注意力模型(CBAM)来寻找密集场景下的注意力区域。 为了进一步提高 TPH-YOLOv5 的性能，作者还提供了大量有用...
为了进一步改进TPH-YOLOv5,作者还提供了大量有用的策略,如数据增强、多尺度测试、多模型集成和使用额外的分类器。 在VisDrone2021数据集上的大量实验表明,TPH-YOLOv5在无人机捕获场景上具有良好的性能和可解释性。在DET-test-challenge数据集上,TPH-YOLOv5的AP结果为39.18%,比之前的SOTA方法(DPNetV3)提高了1.81%。
TPH-YOLOv5-2使用输入图像大小1536,所有类别权重相等。 TPH-YOLOv5-3使用输入图像大小1920,每个类别的权重与标签数量相关,如图8所示。某一类别的标签越多,其权重就越低。 TPH-YOLOv5-4使用输入图像大小1536,每个类别的权重与标签数量相关。 TPH-YOLOv5-5采用YOLOv5l的骨干,输入图像尺寸为1536。
改进YOLOv5s模型，实现模型瘦身与精度提升。通过使用Ghost结构替换原模型中的Darknet53结构与正常卷积层，减小模型复杂度，同时调整特征图宽度，构建复杂度较低的基线模型，有效降低计算机资源占用。在精度提升方面，引入卷积块注意力模块（CBAM）对空间特征和通道特征进行权重分配，结合加权双向特征金字塔网络（...
In TPH-YOLOv5++, cross-layer asymmetric transformer (CA-Trans) is designed to replace the additional prediction head while maintain the knowledge of this head. By using a sparse local attention (SLA) module, the asymmetric information between the additional head and other heads can be captured ...
TPH-YOLOv5-1使用输入图像大小为1920,所有类别的权重相等。 TPH-YOLOv5-2使用输入图像大小1536,所有类别权重相等。 TPH-YOLOv5-3使用输入图像大小1920,每个类别的权重与标签数量相关,如图8所示。某一类别的标签越多,其权重就越低。 TPH-YOLOv5-4使用输入图像大小1536,每个类别的权重与标签数量相关。
最近在使用VisDrone作为目标检测任务的数据集,看到了这个TPH-YOLOv5这个模型在VisDrone2021 testset-challenge数据集上的检测效果排到了第五,mAP达到39.18%。 于是开始阅读它的论文,并跑一跑的它的代码。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2108.11539.pdf项目地址:https://github.com/cv516Buaa/tph-yolov5VisDrone数...