[YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.5]改进特征融合网络PANET为BIFPN(更新添加小目标检测层yaml)

[YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.5]改进特征融合网络PANET为BIFPN(更新添加小目标检测层yaml)

前      言:作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5,已经集合了大量的trick,但是在处理一些复杂背景问题的时候,还是容易出现错漏检的问题。此后的系列文章,将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的...

YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(附yaml文件+添加教程)

YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | 轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(附yaml文件+添加教程)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是轻量级跨尺度特征融合模块CCFM(Cross-Scale Feature Fusion Module)其主要原理是:将不同尺度的特征通过融合操作整合起来,以增强模型对于尺度变化的适应性和对小尺度对象的检测能力。我将其复现在YOLOv5上,发现其不仅能够降低GF...

YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络(附yaml文件+代码)

YOLOv5改进 | 2023Neck篇 | BiFPN双向特征金字塔网络(附yaml文件+代码)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是BiFPN双向特征金字塔网络,其是一种特征融合层的结构,也就是我们本文改进YOLOv5模型中的Neck部分,它的主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度。本文给大家带来的结构可以让大家自行调节网络结构大小,同时能够达到一定的轻量化效果(需要注意...

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(5)——配置文件yolov5s.yaml

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(5)——配置文件yolov5s.yaml

前言在YOLOv5中网络结构采用yaml作为配置文件,之前我们也介绍过,YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型,分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x,这几个模型的结构基本一样,不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参...

YOLOv5算法改进--通过yaml文件添加注意力机制【附代码】

YOLOv5算法改进--通过yaml文件添加注意力机制【附代码】

以往的算法改进中,网络结构一般直接是用代码写好的,个人感觉这样的方式其实更利于算法的改进,更简单明了。但也有很多算法,比如v5,YOLOR,YOLOV7等等,是用yaml文件进行模型的定义,然后通过pare_model()函数读取模型,如果你需要在模型中添加若干个其他模块...

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