其实,关于复现的YOLOv7-u6(Anchor-Free),Backbone和Neck部分是没有发生变化的,下面看一下Head部分的变化。 1、YOLOv7的Anchor-Base Head 通过下图的YAML知道,YOLOv7的head使用了重参结构,并且也加入了隐藏知识Trick的加入。 2、YOLOv7的Anchor-Free Head 去除了RepConv卷积,使用了最为基本的Conv模块,同时检测头...
所有YOLOv7变体都使用SiLU激活函数(YOLOv7-tiny中除外,那里使用LeakyReLU),在标签分配中引入了YOLOX中的SimOTA策略[74],马赛克、混合和左右翻转增强,梯度累积,自动混合精度训练,推理时半精度,以及后处理中的NMS。 除了2D目标检测,YOLOv7还被扩展以支持姿态估计和实例分割,并提供了一个 Anchor-Free 点变体YOLOv7-...
简介:YOLOv7默默更新了Anchor-Free | 无痛再涨1.4个mAP YOLOv7-u6分支的实现是基于Yolov5和Yolov6进行的。并在此基础上开发了Anchor-Free方法。所有安装、数据准备和使用与Yolov5相同,大家可以酌情尝试,如果电费不要钱,那就不要犹豫了!!! 先看原始的YOLOv7的精度 当时原始版本就是无敌的存在,YOLOv7的base版...
①anchor base。 ②一个gt可能会和多个anchor进行匹配。 ③某个anchor与gt匹配上,都会在当前anchor上有3个正样本。(理论上如果有9个anchor,那么一个gt至多可能生成9*3=27个正样本) 二、YOLOX正负样本分配策略 在我之前的文章中有详细介绍: 图2:盗图自旷视公众号 那么其特点是: ①anchor free。 ②simOTA能够...
③某个anchor与gt匹配上,都会在当前anchor上有3个正样本。(理论上如果有9个anchor,那么一个gt至多可能生成9*3=27个正样本) YOLOX正负样本分配策略 那么其特点是: ①anchor free。 ②simOTA能够做到自动的分析每个gt要拥有多少个正样本。 ③能自动决定每个gt要从哪个特征图来检测。
(5):为每个gt取cost排名最小的前dynamic_k个anchor作为正样本,其余为负样本。(取cost排名最小的前dynamic_k作为正样本) lead head和aux head使用相同的正负样本分配策略,不同是lead_head中dynamic_k=10。aux_head中dynamic_k=20。 Other trainable bag-of-freebies conv-bn-activation topology中的Batch normali...
Head部分则专注于生成预测,YOLOv8摒弃了传统的Anchor-based方法,采用了Anchor-Free的方法,这种设计简化了模型结构并减少了超参数的需求。同时,YOLOv8引入了Distribution Focal Loss(DFL),这是一种新颖的损失函数,能够更好地处理类别不平衡问题,并专注于学习难以区分的样本,从而提升了模型在检测中的准确性和鲁棒性。
在网络的Head 部分,YOLOv8选择解耦头(Decoupled Head)和 Anchor Free策略,相比 YOLOv5 采用耦合头(Coupled Head)和 Anchor Based 策略不再有之前的 Objectness 分支,只有解耦的分类和回归分支。在网络的 Backbone 部分,YOLOv5 中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,还能获得更加丰富的梯度流信息,同...
YOLOv8还引入了Anchor-Free的机制,这是目标检测领域中的一项创新。与传统依赖Anchor Box的方法不同,Anchor-Free机制允许模型直接预测目标的中心点和边界框,减少了对先验框的依赖,这使得模型更加灵活,也简化了训练过程。 此外,YOLOv8在损失函数上也进行了创新,采用了Distribution Focal Loss和CIoU Loss。Distribution Fo...
res2net-v1d have a better accuracy then darknet53; Added PPYOLOv2 PAN neck with SPP and dropblock; YOLOX arch added, now you can train YOLOX model (anchor free yolo) as well; DETR: transformer based detection model and onnx export supported, as well as TensorRT acceleration; AnchorDETR...