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加网络对微小缺陷的敏感度,使用结构化交并比损失(SIoU-Loss)代替完全...
1)在精确率(Precision)指标评价方面,改进后的YOLOv5s模型分别优于YOLOv4-tiny模型和YOLOv7-tiny模型10.8%和2.32%,但稍逊于2023年最新推出的YOLOv8s模型。 2)在召回率(Recall)指标评价方面,改进后的YOLOv5s模型效果最佳,相比YOLOv4-tiny模型、YOLOv7-tiny模型和YOLOv8s模型,Recall值分别提升了40.2%、9.1%、10.48...
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) 1.Model类得到cfg,ch,nc,anchors 4个参数 2.通过参数加载模型(★★★) def parse_model(d, ch): # model_dict, input_channe...
【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...
yyds.auto脚本引擎纯自主开发,更人性化更, 简单易学易用, 具有生产力的自动化软件,不依赖无障碍,实现如点击,滑动,截图,图片识别, busybox等功能, 并且使用为手机端极致优化的高性能神经网络的ncnn作为ai引擎, 内置前沿yolo与paddle ocr模型, 智能触手可及! 使用Python作为脚本引擎,并附带Pycharm插件进行调试开发, ...
(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[...
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...
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...
or yolo_res.label =="label1":print("点击:", yolo_res) time.sleep(1) click(yolo_res.cx, yolo_res.cy) toast(str(yolo_res))我们可以看到，代码非常简单，几乎是通用的，同时我的的探索，ncnn + yolov5s是最佳的手机ai脚本的组合技术方案，同时加上yyds.auto的内核点击功能，几乎没有任何...
在机器学习领域,YOLO(You Only Look Once)是一种经典的实时目标检测算法。YOLOv5作为该系列的一个最新版本,因其精度高、速度快而受到广泛欢迎。但是,在训练过程中,有时候我们会发现模型的文件变得异常小,这可能影响模型的有效性。本文将探讨为何在使用YOLOv5s模型进行训练后,模型文件会变小,并提供一些可能的解决方案...