深度学习—yolov5改进小目标检测
在自动驾驶模拟项目中，针对小目标如交通指示灯和标志牌的检测，原版的yolov5模型可能表现出不佳的性能。参考了基于改进YOLOv5的小目标检测论文，本文将复现论文中提到的优化策略来提升检测效果。
首先，通过在YOLOv5模型的P2层增加一个专门的小目标检测头，利用分辨率160x160像素的特征，保持底层信息丰富，以应对微小目标。这个检测头与主干网络的3个原检测头相结合，减轻尺度方差的影响。
其次，论文引入了CBAM注意力模块，作为轻量级组件，它能自适应地强化特征表达。CBAM模块在特征映射中分别对通道和空间维度进行操作，以增强特征的局部关注。
接着，论文建议将PANet结构优化为BiFPN，通过双向跨连接和加权融合，融合更多层次的特征，提高检测精度。在实现时，需要对yaml文件进行相应的配置更改，如添加CBAM模块于P2和P3层之间，以及替换Neck部分的PANet结构。
在复现过程中，作者遵循了论文的concat特征融合策略，尽管这可能会增加计算资源消耗，但为了最优性能，牺牲了一定的资源。关于CBAM的添加，论文中的做法与常规的残差块后添加或特征融合层前添加有所不同。
最后，使用改进后的yolov5s网络进行小目标检测，数据集来源于清华大学交通数据集，具体效果提供了参考，但未在文中详细说明。
YOLOv1网络
注意,图中将自行车的位置放在bounding box1,但实际上是在训练过程中等网络输出以后,比较两个bounding box与自行车实际位置的IOU,自行车的位置(实际bounding box)放置在IOU比较大的那个bounding box(图中假设是bounding box1),且该bounding box的置信度设为1。 损失就是网络实际输出值与样本标签值之间的偏差。 YOLO给...
Tensorrt下部署YOLOv5模型(附代码)
并解析输出数据。YOLOv5的输出解析包括3个检测头的处理，后处理操作在模型内，输出内容复杂，需进行NMS以得到最终结果。本文的重点在于教授TensorRT部署ONNX模型的基本流程，包括模型输入处理、优化和推理操作，而非详细解释YOLOv5模型。通过学习，读者应能掌握部署模型的基本方法，实现类似模型的部署。
YOLOV1论文要点总结
YOLOV1论文要点总结 YOLO作为目标检测领域的重要one-stage模型，自推出以来备受关注。本文作为个人学习笔记，依据YOLOV1原论文，总结了其核心要点。主要从思想、模型架构、损失函数及缺点等角度进行阐述。一、主要思想1. 分类与回归 作者认为，传统以“Classifier”为主的检测方法效果有限，而YOLO则将其视为...
盘点目标检测中的特征融合技巧(根据YOLO v4总结)
在深度学习领域，特别是目标检测、图像分割等任务中，特征融合技术已成为提高模型性能的关键手段。本文旨在总结和分析目标检测中的特征融合技巧，重点讨论YOLO v4框架下的相关方法。特征融合技术通常分为早融合（Early Fusion）与晚融合（Late Fusion）两大类。早融合（Early Fusion）是指在特征提取阶段即进行...
yolov8训练时遇到问题?
模型初始化：合适的模型初始化可以加速训练过程，确保模型在训练开始时不会过于偏离。训练时的损失函数：YoloV8使用复杂的损失函数，确保正确实现并理解损失函数的计算是非常重要的。GPU内存问题：训练深度学习模型通常需要大量的GPU内存。如果遇到内存不足的问题，可以尝试减小批次大小、降低图像分辨率或使用更...
目标检测合集 | 7 YOLOv3解析
YOLOv3是Joseph Redmon于2018年4月发布的，融合多种先进方法，旨在改进YOLOv1和v2的缺点，以实现速度与精度最均衡的目标检测网络。其设计思想与核心组件包括以下几个方面：网络结构方面，YOLOv3采用了Darknet-53作为主干网络，用于提取特征。它还利用了多尺度特征图和多重尺度的方法，以增强模型对不同尺...
yolov7论文解读
参数重参化技术：通过模型级和模块级的集成，YOLOV7采用新的重参数化模块，以适应不同架构，优化推理阶段的计算效率。网络架构ELAN和E-ELAN：E-ELAN是在ELAN基础上的增强，通过控制梯度路径和使用组卷积，提高了网络学习能力和计算效率，同时保持了体系结构的稳定性。模型缩放：针对级联模型的复合模型缩放...
如何理解yolov3中的spp模块?
目标边界框的预测遵循与YOLOv2相似的机制，确保目标框的中心点准确地落在对应的特征网格单元内，避免了YOLOv1中出现的框乱飞问题。在训练过程中，网络通过损失函数进行优化。损失函数包括了对目标框位置和置信度的拟合，以及对类别概率的预测。分类损失通常采用二值交叉熵损失，而位置损失则关注于目标框与...
YOLOv9\/YOLOv8算法改进【NO.129】ICCV2019 内容感知功能重组 (CARAFE...
总的来说，YOLOv9和YOLOv8的改进策略要注重创新和实效，CARAFE的引入为这类改进提供了有力支持。后续内容将继续探讨其他深度学习算法的改进，对相关领域有兴趣的朋友请关注我，有任何问题可通过留言或私信交流。此外，该方法也适用于YOLOv7、v6等其他目标检测网络。如有需要，别忘了关注并私信获取更多资...
目标检测-YOLOv3
最后，置信度预测表示预测框与任何真实框之间的IOU。YOLOv2在v1的基础上进行了优化，骨干网络使用了DarkNet19，并且将输入图片给尺寸从224增大到448，并且将网络结构设为全卷积网络结构加上Batch Norm，使用了Kmeans聚类方法来计算anchor，引入了多尺度训练，使网络在训练过程中学习不同尺度的图像。不过待...
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仝怕鼻咽： multi-scale multi-level 多尺度多层次 拼音双语对照 双语例句1 Multi-scale small targets detection in clutter based on multi-level filter 基于多级滤波的复杂背景下多尺度小目标检测
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