本文提出了一种改进的特征金字塔模型AF-FPN,该模型利用自适应注意模块(adaptive attention module, AAM)和特征增强模块(feature enhancement module, FEM)来减少特征图生成过程中的信息丢失,进而提高特征金字塔的表示能力。将YOLOv5中原有的特征金字塔网络替换为AF-FPN,在保证实时检测的前提下,提高了YOLOv5网络对多尺度目...
损失函数:采用GIOU_Loss作为Bounding box的损失函数,同时使用二进制交叉熵(BCE)和Logits损失函数计算类概率和目标得分的损失。 跨网格/预/测:与前yolo系列相比,考虑了邻域的正样本anchor匹配策略,增加了正样本。🛠️ 具体的代码改进以YOLOV7为基础,这里我们还是以YOLOV5为代表,看看都是在哪些方面做改进,重要的是...
💡💡💡本文自研创新改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成,重新设计backbone和neck卷积结构,执行 3×3 和 1×1 卷积运算代替其他卷积核仅执行 1×1 卷积,从而轻量化YOLOv5,性能如下表,GFLOPs 15.8降低至13.9,参数量14.5MB降低至12.6MB 1.DualConv原理 摘要:CNN 架构通常对内存和计算要求很高,这使得它们对于硬...
YOLOV5算法相较于之前的版本,主要有以下几方面的改进:首先,采用了更深的网络结构,以提高检测精度;其次,引入了残差连接和SPP结构等,增强了网络的感知力和上下文信息的利用;最后,通过使用更高效的损失函数和数据增强方法,提高了模型的鲁棒性和泛化能力。 2. YOLOV5算法在实际应用中有哪些优势? 在实际应用中,YOLOV5算...
一、改进模型修改YOLOv5s.yaml文件 二、通道配置yolo.py 三、实战演示 1.创建自己的模块 2.通道推导以及模块参数配置 四、报错推理 总结 前言 要想改进YOLOv5,无非都是些缝合,一般就是加注意力,换模块,包括换主干,换池化,换头等,也有略微高级点的,就是改注意力,这个改注意力有点靠运气,可能不同的数据改进...
在自动驾驶仿真项目中,需要对一些小目标进行检测,比如:交通指示灯、标志牌等,如果用官方的yolov5网络会发现其训练的模型检测效果不是很好。正好浏览到了一篇很好的关于yolov5改进小目标检测的论文,论文地址: (基于改进YOLOv5的小目标检测) ,下面对论文里提到的改进方法做一个复现 ...
关键步骤一:在\yolov5-6.1\models\common.py文件中复制下面的代码 完整代码查看:YOLOv5改进 | 主干网络 | 将backbone替换为MobileNetV3【小白必备教程+附完整代码】 class h_sigmoid(nn.Module): def __init__(self, inplace=True): super(h_sigmoid, self).__init__() self.relu = nn.ReLU6(inplace=...
yolov5的代码中datasets.py的letterbox函数中进行了修改,对原始图像自适应的添加最少的黑边。图像高度上两端的黑边变少了,在推理时,计算量也会减少,即目标检测速度会得到提升。 通过这种简单的改进,推理速度得到了37%的提升,可以说效果很明显。 训练时没有采用缩减黑边的方式,还是采...
简介:YOLOv5改进 | Neck篇 | 利用ASF-YOLO改进特征融合层(适用于分割和目标检测) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是ASF-YOLO(发布于2023.12月份的最新机制),其是特别设计用于细胞实例分割。这个模型通过结合空间和尺度特征,提高了在处理细胞图像时的准确性和速度。在实验中,ASF-YOLO在2018年数据科学竞赛数据...
Cubuk等人提出了一种名为AutoAugment的数据增强新方法,用于自动搜索改进的数据增强策略。 3本文方法 3.1 Improved YOLOv5s架构 作为目前YOLO系列的最新版本,YOLOv5优越的灵活性使得它可以方便地快速部署在车辆硬件侧。YOLOv5包含YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l, YOLOv5x。 YOLOv5s是YOLO系列中最小的版本,由于其内存大小...