与最先进的YOLOR-CSP相比,YOLOv7的参数少了43% ,计算量少了15%,AP高了0.4%。 在小模型的性能中,与YOLOv4-tiny相比,YOLOv7-Tiny减少了39%的参数量和49%的计算量,但保持相同的AP。 在云GPU模型上,YOLOv7模型仍然具有更高的AP,同时减少了19%的参数量和33%的计算量。 4.3 与SOTA对比 图7是yolov7与sot...
由于YOLOv7-tiny是一个面向边缘GPU的架构,它将使用leakyReLU作为激活函数。至于其他模型,我们使用SiLU作为激活函数。我们将在附录中详细描述每个模型的缩放系数。 5.2. 基线 我们选择以前的YOLO版本[3, 79]和最先进的目标检测器YOLOR[81]作为我们的基线。表1显示了我们提出的YOLOv7模型与那些在相同设置下训练的基线...
在VisDrone-2019和HIT-UAV两个数据集上验证,本文方法在多尺度目标检测性能方面仍优于主流模型,并且对小目标检测效果提升较大。 图3显示了YOLOv7-tiny (图3a) 和本文方法 (图3b) 在VisDrone-2019测试数据集上的检测效果比较。如图3b的蓝框所示,特别是在远景中,可以直接观察到本文方法成功探测到的小物体比图3a所示...
从YOLOv7-Tiny 模型开始,它是家族中最小的模型,参数刚刚超过 600 万。它的验证 AP 为 35.2%,击败了具有相似参数的 YOLOv4-Tiny 模型。 具有近 3700 万个参数的 YOLOv7 正常模型提供了 51.2% 的 AP,再次击败了具有更多参数的 YOLOv4 和 YOLOR 的变体。 YOLO7 系列中较大的型号,YOLOv7-X、YOLOv7-E6...
YOLOv7 Tiny模型作为轻量级选项,在实验中展示了其独特的性能特点。在训练期间,该模型的GPU消耗为3.79G,是四个模型中最高的。其参数大小也是最大的,为6.01M,表明模型复杂性更高。推理时间为283.4ms,总时间为284.7ms,均为模型中最高,这可能意味着在实现更复杂或更详细的功能时,计算速度有所折中。
YOLOv7-tiny的mAP得分为0.931,F1-Score为0.89,两项指标都稍低于前两者。作为一个“轻量化”的模型,YOLOv7-tiny可能在模型大小和运算速度上有优势,但这可能导致了在特征提取和目标定位的性能上的一些妥协。较低的F1-Score表明模型在减少误检(即提高精确度)和避免漏检(即提高召回率)方面可能存在一定的挑战。
1.数据集介绍 在构建鸟类识别系统的过程中,一个精心准备和预处理的数据集是成功的关键。我们的数据集是专门为了训练、验证和测试基于YOLOv8算法的鸟类识别模型而设计的,它包含了总共2545张图像,这些图像经过了细致的分组,其中包括1697张训练图像、424张验证图像和424张测试图像。这样的分布为模型的训练和评估提供了坚...
摘要:本篇博客深入介绍了如何借助深度学习技术开发癌症图像检测系统,以提高医疗诊断的精度和速度。系统基于先进的YOLOv8算法,并对比分析了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能,如mAP和F1 Score。详细解释了YOLOv8的原理,并附上了相应的Python代码和训练数据集,以及一个集成了PySide6的用户友好界面。
在本节中,我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行水果新鲜程度检测的代码实现。代码主要分为两部分:模型预测和模型训练。 4.1 模型预测 在模型预测部分,首先导入了OpenCV库和YOLO模型。OpenCV库是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库,包含了众多的视觉处理函数,使用它来读取和处理图像。YOLO模型则是要用到的目标检测模型。