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所示的多,这相当于降低了小物体被遗漏或错误检测的可能性。此外,还提高了目标的检测置信度和检测精度。例如,与图3a相比,图3b中红...
二、训练过程:选择YOLOv7.yaml配置文件,具体超参数以及实验过程如下所示 # parameters nc: 80 # number of classes depth_multiple: 1.0 # model depth multiple width_multiple: 1.0 # layer channel multiple # anchors anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # ...
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所示的多,这相当于降低了小物体被遗漏或错误检测的可能性。此外,还提高了目标的检测置信度和检测精度。例如,与图3a相比,图3b中红...
我们可以立即看到 YOLOv7-Tiny 模型的局限性。它无法检测到非常遥远和小的汽车、摩托车和人。YOLOv7 模型能够更好地检测这些物体。但这不是故事的全部。虽然 YOLO7-Tiny 的表现不是那么好,但它比 YOLOv7 快得多。虽然 YOLOv7 提供大约 19 FPS 的速度,但 YOLOv7-Tiny 能够以大约 42 FPS 的速度运行它,...
第一个视频是测试 YOLOv7 物体检测模型在小而远的物体上的表现。 第二个视频有很多人描绘了一个拥挤的场景。 第三个视频是许多 YOLO 模型(v4、v5 和 v7)在检测对象时犯了同样的一般错误的视频。 此处的 YOLOv7 结果针对所有三个视频的Tiny和Normal模型一起显示。这将帮助我们以简单的方式比较每个结果的结果...
对此,我们可以通过在数据增强过程中引入空间变换,如平移和旋转,以提升模型对图像边缘区域障碍物的检测能力。此外,边界框尺寸的分布表明数据集中存在大量小尺寸目标,这对目标检测算法来说是一个已知的挑战。因此,我们可能需要采用专门的算法优化或改进模型架构来提高对这些小目标的检测率。博主使用的类别代码如下:...
在构建基于YOLOv8算法的暴力行为检测系统中,对模型训练过程中的损失函数及性能指标进行深入分析是至关重要的。通过解析训练和验证过程中的损失和评价指标图,我们可以评估模型的学习进度和性能。 在我们最新的研究中,我们使用了YOLOv8算法对暴力行为进行检测,而训练过程中的损失函数和性能指标图像为我们提供了宝贵的信息。
在我们的暴力行为检测数据集上,我们对YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n这四种不同版本的YOLO算法进行了比较实验。通过这些实验,我们旨在评估每种模型在检测精度和鲁棒性方面的表现,度量指标包括F1-Score和mAP(平均精确度均值)。 根据实验结果,YOLOv6n在mAP指标上表现最佳,达到了0.951,这意味着它在不同的...
YOLOv7-tiny 640 37.4 - - 6.01 13.1 (2)度量指标: F1-Score:F1-Score是精确率(Precision)和召回率(Recall)的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比,而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别...
目标检测是计算机视觉中的重要任务,其目标是在图像中检测和定位物体。YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测算法之一,而YOLOv7-Tiny是其轻量级版本。本实验使用了 PyTorch 和 ONNX Runtime,通过 GPU 进行目标检测模型的推理。 实验环境 Python 和 PyTorch 版本信息 ...