yolov7-e6 DowmC结构 yolov7-d6 yolov7e6e yolov7-tiny yolov7训练自己的数据集与yolov5类似,参考之前的文章。
1. YOLOV7 整体结构 我们先整体来看下 YOLOV7,首先对输入的图片 resize 为 640x640 大小,输入到 backbone 网络中,然后经 head 层网络输出三层不同 size 大小的 **feature map**,经过 Rep 和 conv输出预测结果,这里以 coco 为例子,输出为 80 个类别,然后每个输出(x ,y, w, h, o) 即坐标位置和前后...
而YOLOv7-tiny的mAP为0.623,是四者中最低的,这可能是因为“tiny”版本的模型为了减少计算资源的使用而简化了网络结构,导致性能有所下降。 从F1-Score指标来看,YOLOv6n同样以0.72的分数位于首位,表明其在精确度和召回率之间取得了最佳平衡。YOLOv5nu以0.67的F1得分位居第二,而YOLOv8n的F1得分为0.66,与YOLOv5nu...
根据代码运行环境的不同(边缘 GPU、普通 GPU 和云 GPU),YOLOv7 设置了三种基本模型,分别称为 YOLOv7-tiny、YOLOv7和 YOLOv7-W6。相比于 YOLO 系列其他网络 模型 ,YOLOv7 的检测思路与YOLOv4、YOLOv5相似,其网络架构如图所示。 更详细的模型结构: 工作流程 YOLOv7 网络主要包含了 Input(输入)、Backbone(...
YOLOv5中使用特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)和路径聚合网络(Path Aggregation Network, PAN)。这两个网络的结合提高了特征融合的效果。FPN通过自顶向下的结构,将高层的语义丰富的特征与低层的高分辨率特征相结合,而PAN则通过自底向上的路径增强了特征的上采样效果。这样的结构不仅增强了不同尺度特征的...
综上所述,YOLOv8通过其独特的结构设计,不仅继承了YOLO系列的高速检测特性,而且还通过CSP网络结构和先进的特征融合技术,显著提升了对于各种尺寸目标的检测能力。这些技术的融合使得YOLOv8在目标检测任务中,无论是在准确度还是速度上,都表现出了卓越的性能。
尽管YOLOv8n在最新的mAP表现上达到了顶尖水平,但是在实际部署中,我们还需考虑模型的整体表现,包括F1-Score所代表的精确率和召回率平衡,以确保模型在各种情况下都能有可靠的表现。此外,对于资源受限的环境,YOLOv7-tiny以较好的性能和更低的资源需求,可能是一个合适的选择。通过这样的全面对比分析,我们可以为不同...
在架构上,YOLOv8对模型的骨干网进行了改进,采用了名为CSP(Cross Stage Partial networks)的结构与Darknet53网络结构相结合。CSP结构通过部分跨阶段连接来提高网络学习能力同时减少计算量,而Darknet53则被用于提升特征提取的能力。这种结构的设计优化了特征传递,减少了计算复杂度,同时保留了网络的深度和复杂性,以便更好...
整体框架 以上为yolov7l整体的网络架构，从图中可看出yolov7网络由三个部分组成：input，backbone和head...
从mAP指标来看,YOLOv6n以0.727的分数领先,显示出最好的平均检测精度。其次是YOLOv8n,mAP为0.693,表现也相当出色。YOLOv5nu的mAP为0.684,略低于YOLOv8n。而YOLOv7-tiny的mAP为0.623,是四者中最低的,这可能是因为“tiny”版本的模型为了减少计算资源的使用而简化了网络结构,导致性能有所下降。