1 特征融合 将YOLO-v5提取的特征与Transformer的输出融合 巧克力与榛果的完美结合 YOLO的“眼睛”看到更多细节,Transformer的“大脑”进行更精准的分析 2 并行结构 YOLO-v5与Transformer并行处理图像,最后融合结果 双线作战,各显神通 就像两位高手同时出手,最后合力一击 3 串行结构 先使用YOLO-v5进行初步检测,再用Transfo...
TPH-YOLOv5在YOLOv5的基础上增加了一个prediction heads 来检测不同尺度的目标。然后通过探索Self-Attention的预测潜力使用了Transformer Prediction Heads(TPH)代替原来的prediction heads。同时作者还集成了卷积块Attention模型(CBAM)来寻找密集场景下的注意力区域。 为了进一步改进TPH-YOLOv5,作者还提供了大量有用的策略,...
TPH-YOLOv5是在YOLOv5的基础上做了下列改进: 1、新增了一个检测头来检测更小尺度的物体 2、用transformer prediction heads(TPH)替换原来的预测头部 3、将CBAM集成到YOLOv5中,帮助网络在大区域覆盖的图像中找到感兴趣的区域。 4、其它一系列小tricks 新的检测头 新的检测头不难理解,之前在我的这篇博文【目标检...
不需要任何其他的库包,可以运行YOLOv5程序的环境即可以正常运行代码。 分别进行了SwinTransformer Block、Patch Merging、Patch Embed阶段的代码整理,以使得这些模块可以适配于u版YOLOv5的模型构建代码。 和YOLOv5一样,通过对模型yaml文件的修改,可以实现自定义模型结构设计。具体方法可以参考下方使用说明,以搭建符合自己需...
YOLOv5作为当前最先进的目标检测模型之一,以其高速度和准确性在业界备受瞩目。然而,面对复杂多变的小目标检测场景,YOLOv5的性能仍有提升空间。本文将探讨如何利用Swin-Transformer这一新型Transformer模型,对YOLOv5进行优化,以提升其在小目标检测方面的能力。 YOLOv5简介 YOLOv5(You Only Look Once version 5)是YOLO...
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（...
简介:YOLO+混合注意力机制 | YOLOv5再加4.3%才可以做对手,Transformer混合设计依旧可以卷 在工业生产过程中,由于低效率、不统一的评估、高成本以及缺乏实时数据,传统的手动检测焊接缺陷不再被应用。 为了解决表面贴装技术中焊接缺陷检测的低准确率、高误检率和计算成本问题,提出了一种新方法。该方法是一种专门针对焊...
将Swin Transformer模块集成到YOLOv5中,有望进一步提高目标检测的性能和准确性。 要实现这一集成,我们需要对YOLOv5的模型结构进行一些修改。首先,我们需要将YOLOv5中的某些卷积层替换为Swin Transformer模块。这可以通过将Swin Transformer的输出与YOLOv5的后续层进行连接来实现。此外,我们还需要调整YOLOv5的训练过程,以...
We introduce a sophisticated detection framework named UAV-YOLOv5, which amalgamates the strengths of Swin Transformer V2 and YOLOv5. Firstly, we introduce Focal-EIOU, a refinement of the K-means algorithm tailored to generate anchor boxes better suited for the current dataset, thereby improving ...
pytorch中的TransformerEncoderLayer pytorch中的yolov5 一、前言: yolov5模型训练需要训练后使用pytorch训练好了模型,训练可以借鉴如下,或者上网搜索本人建议环境为 pytorch==1.13.0 opencv==3.4.1 libtorch包==1.13.0 cmake==随便 本篇文章主要是通过 C++ 进行模型的部署。