(1)用来控制模型的宽度,主要作用于args中的ch_out。 (2)如第一个Conv层,ch_out=64,那么在v5s实际运算过程中,会将卷积过程中的卷积核设为64x0.5,所以会输出32通道的特征图。 2、backbone # YOLOv5 v6.0 backbonebackbone:# [from, number, module, args][[-1,1,Conv, [64,6,2,2]],# 0-P1/2[...
特征图宽度和参数量最小,其他3种网络则在此基础上进行了加深、加宽.本文选择参数量最小、检测速度较快、识别精度相对较高的YOLOv5s进行儿童肠套叠特征检测的研究.将双向特征金字塔网络结构以及注意力机制引入YOLOv5s,以使网络更注重超声图...
本文针对风电叶片轻微裂纹难于检测的问题,提出一种基于改进YOLOv5s模型的检测方法:通过在主干网络部分使用空洞空间金字塔池化(ASPP)代替空间金字塔池化(SPP)以适应不同大小和比例的目标,将注意力机制模块(squeeze and excitation,SE)插入主干网络中以增...
在其他类别中,CRAS-YOLO的mAP只比 YOLOv5s略微下降1.5%。因此,在人工合成孔径雷达-船只数据集中,CRAS-YOLO的探测能力优于YOLOv5s。 图16a显示了YOLOv5s和CRAS-YOLO在ArtificialSAR-Vessel数据集上的 mAP(IOU = 0.5)曲线。可以看出,在训练开始时,YOLOv5s的mAP值增长速度快于CRAS-YOLO。随着训练的进行,YOLOv5s...
针对复杂背景下红外场景对比度低、特征不足、细节不清而导致的目标检测效率低的问题,在YOLOv5s模型基础上通过创建TCC(two-way convolution and Concat)模块并引入华为Ghost模块,提出了一种基于改进YOLOv5s模型的红外弱小目标检测方法。首先,结合红外图像的低级语义特征,采取二路卷积和多尺度思想创建了TCC模块,提升了特征...
代码分别在train.py,models/common.py,utils/yolo.py中可找到,所有流程按照debug顺序描述,请按照源代码阅读 一、相关文件和读取参数 如果需要用预训练模型,下载后 --weights改为’~.pt’ --cfg为空,直接训练–weights为空 --cfg为’~.yaml’ 二、 不使用预训练模型(__init__部分) ...
本人将零基础教学自己训练的yolov5s模型部署于飞凌的elf2开发板,利用RKNN-Toolkit2对模型进行转化为rknn模型,在开发板上进行推理。 获得自定义训练得到的yolov5s pt模型 准备自定义数据集(博主用的是VOC数据集) 数据集目录结构如下: └─VOC2028: 自定义数据集 ...
一、搭建模型转换环境(使用GPU加速) 模型转换工具名称叫做Pulsar工具链,官方提供了docker容器环境。因为我十分懒得装一台ubuntu实体机,所以一切操作都想办法在windows下实现的~~~ 1.安装Windows平台的Docker-Desktop客户端 下载地址:点这里 无脑安装就行了,没有什么特别操作 ...
【模型权重】: 使用yolov5的官方权重yolv5s.pt,基于自己的数据和类比训练的模型 【开发内容】:使用yolov5做一个电焊作业监管设备,部署在Atlas 200I DK A2 开发版推理 【问题描述】:使用yolov5的export.py脚本将其转为onnx格式,然后上传到开发板使用atc命令转换om格式报错,模型权重pt,onnx格式见附件。 export.py...
摘要:[目的]本文提出一种轻量级YOLOv5S农作物虫害目标检测模型以解决在样本数量不足的情况下农作物虫害识别的问题。[方法]利用Ghost技术将2个Ghost Bottle Block线性特征提取模块封装为1个GB模块,代替YOLOv5S中前7个 CBL、CSP、SPP非线性特征...