yolov7-tiny的损失函数 YOLOv7-tiny的损失函数主要由以下几个部分组成: 1. 分类损失函数(C):这一损失函数是用来计算预测类别和真实类别之间的误差。一般来说,分类损失函数可以使用交叉熵损失函数(Cross Entropy Loss),这种损失函数在机器学习和深度学习中广泛使用,可以很好地衡量分类准确率。 2. 边界框损失函数(B...
yolov7-tiny的损失函数yolov7-tiny的损失函数 Yolov7-tiny是一种用于目标检测的深度学习模型,它在计算机视觉领域具有重要的应用价值。该模型通过学习大量的图像数据,能够识别出图像中的不同物体,并标注出它们的位置和类别。为了实现这一目标,Yolov7-tiny采用了一种特定的损失函数。 损失函数在深度学习中起到了至...
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...
YOLOv7-tiny的表现则相对较弱,其mAP为0.764,F1-Score为0.73。由于“tiny”版本的模型旨在减少计算资源的使用,这可能导致了其在性能上的妥协。然而,对于需要在资源受限的环境中运行的应用场景,YOLOv7-tiny仍然是一个可行的选择。 YOLOv8n的性能在所有版本中也很出色,其mAP达到了0.940,F1-Score为0.90,显示了其在...
YOLOv7 是一款优秀的一阶段目标检测器,它是在 YOLOv5 的基础上进行改进和优化得到的,它结合了众多优秀的先进思想,共有 YOLOv7-tiny,YOLOv7,YOLOv7-d6, YOLOv7-e6,YOLOv7-e6e,YOLOv7-w6共六个版本。其中 YOLOv7 保证了在边缘设备推理时的精度与速度平衡,本文也是在此版本基础上进行改进,在推理速度不受...
这表明在我们的数据集上,YOLOv8n在维持检测结果准确性的同时,对各个类别的识别具有更好的一致性。YOLOv7-tiny虽然在F1-Score上与YOLOv8n持平,但是在mAP指标上略低,这可能是由于YOLOv7-tiny在处理某些类别时召回率较低,影响了其平均精度。 对于YOLOv5nu和YOLOv6n而言,它们的mAP分别为0.810和0.808,这两个模型在...
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。 5.3 与sota算法的比较 本文将所提出的方法与通用GPU上或边缘GPU上最先进的的...
而YOLOv5nu虽然在mAP上略低于YOLOv8n,但在F1-Score上与YOLOv7-tiny持平,这可能意味着在某些情况下YOLOv5nu与YOLOv7-tiny有着类似的性能表现。不过,YOLOv7-tiny在两个指标上都是最低的,这可能表明在资源受限或需要更快速检测的场景下,它可能是一个更合适的选择,尽管牺牲了一些性能。
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。 5.3 与sota算法的比较 本文将所提出的方法与通用GPU上或边缘GPU上最先进的的目标检测器进行了比较,结果如下表所示。
如数据集分布图所示,我们包含了从小型轿车(tiny car)到特种车辆(special car)等多个类别,其中中型车(mid car)和大型货车(big truck)的实例数量最多,这反映了它们在实际道路交通中的普遍性。特种车辆虽然样本量较少,但其包含在数据集中对模型的适应性和灵活性至关重要。