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 GPU 环境检查 !nvidia-smi 模型下载与导出 ...
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...
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...
对于Yolov7-tiny模型而言,它使用了一种称为YOLO Loss的损失函数。YOLO Loss综合考虑了目标的分类准确性、位置准确性以及目标的数量等因素。 YOLO Loss会计算模型对每个网格单元预测的目标类别概率与真实标签之间的交叉熵损失。通过最小化这个损失,模型可以学习到更准确的目标分类结果,提高目标检测的准确性。 YOLO Loss...
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...
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):这一损失函数是用来计...
一、YOLOv7-Tiny概述 YOLOv7-Tiny是YOLOv7系列中的一个轻量级版本,旨在在保持较高检测精度的同时,降低模型的计算量和内存占用。通过优化网络结构和参数,YOLOv7-Tiny在速度和精度之间达到了良好的平衡,为实际应用提供了更多可能性。 二、网络结构解析 输入层:YOLOv7-Tiny的输入层可以处理不同尺寸的图片,具有较大...
1. 确定YOLOv7-tiny预训练权重的来源 YOLOv7-tiny是YOLOv7的一个轻量级版本,专为资源受限的设备设计。其预训练权重通常可以从YOLOv7的官方GitHub仓库或其他可信的机器学习社区平台获取。 2. 下载YOLOv7-tiny的预训练权重文件 你可以从YOLOv7的官方GitHub仓库下载预训练权重文件。以下是一个示例链接,但请注意,链...
YOLOv7-tiny算法的原理可以从多个角度来解释。 首先,YOLOv7-tiny算法采用了轻量级的模型架构,以实现在资源受限的设备上实时运行。它使用了骨干网络作为特征提取器,通常采用的是CSPDarknet53,这有助于提取图像中的特征。 其次,YOLOv7-tiny算法采用了多尺度的预测策略,通过在不同的特征图上进行目标检测,可以有效地...
修改filters,每次搜到的yolo上一个的[convolutional]中filters=(classes + 5)x3 比如filters=21。 模型训练 注意:yolov7-tiny.weights 为训练好的模型测试使用即可 yolov7-tiny.conv.87 为作者微调模型,训练时候使用这个 ./darknet detector train<*.data的绝对路径><yolov7-tiny.cfg的绝对路径><yolov7-tiny...