TPH-YOLOv5：基于Transformer检测头改进YOLOv5的无人机目标检测

最新推荐文章于 2024-09-01 09:00:00 发布
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文章标签： 目标检测 transformer 深度学习
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博客介绍了TPH - YOLOv5，它基于Transformer检测头对YOLOv5进行改进，主要应用于无人机目标检测，涉及深度学习和目标检测技术。

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TPH-YOLOv5
m0_47405013的博客
01-25 2640
tph_yolov5
弱小目标检测任务中的YOLO、LSTM和Transformer三种模型对比2025.5.24
最新发布
sinat_34897952的博客
05-24 1288
本文对比分析了YOLO、LSTM和Transformer三种模型在弱小目标检测中的性能表现。YOLO在实时性和多尺度检测方面表现突出，但存在小目标漏检问题；LSTM擅长时序建模但局部特征捕捉不足；Transformer通过全局依赖建模获得高精度，但计算开销大。在复杂度方面，YOLO适合边缘设备部署，LSTM计算效率较低，Transformer则需要高性能硬件支持。综合来看，实时性场景推荐优化版YOLO，高精度需求可选择Transformer，低功耗环境可考虑LSTM结合SNN的方案。
【目标检测】TPH-YOLOv5：基于transformer的改进yolov5的无人机目标检测
兴趣使然的创作者
07-25 9817
最近在使用VisDrone作为目标检测任务的数据集，看到了这个TPH-YOLOv5这个模型在VisDrone2021testset-challenge数据集上的检测效果排到了第五，mAP达到39.18%。于是开始阅读它的论文，并跑一跑的它的代码。......
TPH-Yolov5
weixin_47783491的博客
06-15 277
TPH-Yolov5
YOLOv7与Transformer结合的改进目标检测方法：新一代目标检测模型助力目标无处可逃
LmtTransforms的博客
09-17 1098
总结起来，YOLOv7与Transformer结合的改进目标检测方法通过引入Transformer结构和新增的检测层，使得目标在检测任务中无处可逃。为了进一步提升YOLO的性能，研究人员进行了改进，将YOLOv7与Transformer结构相结合，引入了新的检测层，使得目标在检测任务中无处可逃。另外，为了进一步提升检测的准确性，改进方法还引入了新增的检测层。在模型的前向传播中，输入数据经过特征提取网络提取特征后，通过Transformer编码器进行序列建模，并在最后的检测层中预测目标的位置和类别概率。
TPH-YOLOv5：基于Transformer预测头的改进YOLOv5，用于无人机捕获场景的目标检测
qq_44926214的博客
09-01 1527
提出了TPH-YOLOv5。在YOLOv5的基础上，增加了一个预测头来检测不同尺度的目标。然后用Transformer Prediction Heads（TPH）代替原有的预测头，探索自注意机制的预测潜力。还集成了卷积块注意力模型（CBAM），用来发现密集对象场景中的注意力区域。为了实现所提出的TPH-YOLOv 5的更多改进，提供了一些有用的策略，如数据增强，多尺度测试，多模型集成和使用额外的分类器。设计了跨层非对称Transformer（CA-Trans）来代替额外的预测头，同时保持该预测头的知识。
TPH-YOLOv5:基于Transformer预测头改进的YOLOv5开发构建无人机航拍场景下的小目标检测识别分析系统
Together_CZ的博客
04-28 1401
TPH-YOLOv5:基于Transformer预测头改进的YOLOv5开发构建无人机航拍场景下的小目标检测识别分析系统
TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head
04-26
TPH-YOLOv5是针对无人机捕获场景下的目标检测任务进行改进的YOLOv5版本。在无人机航拍的环境下，由于无人机在不同高度飞行，物体的尺度变化剧烈，这对网络优化造成了很大的压力。此外，高速低空飞行会导致密集物体...
TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based onTransformer Prediction Head for Object Detectionon
weixin_43238909的博客
03-25 1787
这种灵活性的一个缺点是，他们通过随机训练算法学习，这意味着他们对训练数据的细节很敏感，每次训练时可能会发现不同的权重集，从而产生不同的预测。被研究人员广泛使用。为了实现对我们提出的TPH-YOLOV5的更多改进，我们提供了一些有用的策略，如数据增强、多尺度测试、多模型集成和利用额外的分类器。此外，通过对故障案例的可视化，我们发现我们提出的架构具有出色的本地化能力，但分类能力较差，尤其是在一些类似的类别上，如“集成到不同分类和检测数据集上的不同模型中后，模型的性能得到了很大的提高，证明了该模型的有效性。
TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captu
weixin_47020721的博客
01-07 665
针对以下问题：1、无人机在不同的高度航行，物体的尺度变化很大，这给网络的优化带来了负担2、高速低空飞行给密集的物体带来了运动模糊，这给物体识别带来了巨大的挑战提出了TPH-YOLOv5：1、将原来的检测头换成了TPH（Transformer Prediction Heads）来探索具有自注意力机制的预测潜力2、添加了CBAM，以在对象密集的场景中找到注意力区域3、此外，还使用了数据增强、多尺度测试、多模型集成和利用额外的分类器。
深度学习论文: TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head 及其PyTorch实现
mingo_敏
09-14 4674
深度学习论文: TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios及其PyTorch实现 TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios PDF: http
yolov5_transformer:Yolov5带变压器
03-19
“＃yolov5_transformer”
番外篇 | 当Transformer遇见YOLOv5！复现TPH-YOLOv5：让小目标无处遁形！
突然好想你
05-20 662
本文在YOLOv5的基础上加入了一些新的技术，比如ViT、CBAM和一些Tricks（数据增广、多尺度测试等），最终命名为TPH-YOLOv5的目标检测器，比较适合无人机小目标的检测和应用。🌈
TPH-YOLOv5:基于Transformer预测头改进的YOLOv5开发构建麦穗检测计数分析系统
Together_CZ的博客
02-01 1609
TPH-YOLOv5:基于Transformer预测头改进的YOLOv5开发构建麦穗检测计数分析系统
TPH-YOLOv5: （中文翻译）
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weixin_42182534的博客
03-14 1万+
Abstract 无人机捕获场景下的目标检测是一个最近流行的任务。由于无人机总是在不同的高度进行导航，目标尺度变化剧烈，给网络优化带来负担。此外，在高速低空飞行过程中，由于物体密度较大，会产生运动模糊，给物体识别带来很大挑战。针对上述两个问题，我们提出了TPH-YOLOv5。在YOLOv5的基础上，我们增加了一个预测头来检测不同尺度的物体。然后将原预测头替换为变压器预测头(Transformer prediction heads, TPH)，探索具有自我注意机制的预测潜力。此外，我们还集成...
TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head forObject Detection on Drone-captur
一叶轻舟博客
09-19 3548
论文阅读笔记
【tph-yolov5】使用tph-Yolov5训练自己的数据集
zztjl的博客
04-11 1万+
一、环境配置及源代码运行 推荐参考我前一篇博客 二、数据集准备 1、新建数据集文件夹dataset 因为其他项目还要用到这个数据，所以我这里是单独建了一个数据集文件夹，没这个要求的可讲文件夹直接放在你的TPH-Yolov5目录下。 2、在dataset下新建两个文件夹images和annotations **images:**用于存放要标准的图片（jpg格式）； **annotations:**用于存放图片标注文件，采用voc格式。 3、图片重命名 因为原始图片命名比较乱，这里我在数据标准前先将数据统一命名
致敬YOLO！华科提出YOLOS：基于视觉Transformer的目标检测
阿木寺的博客
06-04 9888
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者丨happy审稿丨邓富城转载自：极市平台导读本文是华科&地平线关于Transformer的迁移学习、泛...
YOLO1-YOLO5检测头的改进
Hobart
08-14 6988
YOLO1： 最后检测头7*7grid,每个点预测两个框(一个大框一个小框)，分类用one hot，如下图所示： YOLO2: 7*7 grid 太小了，增大为13*13 每个grid对应两个人为设计的anchor增加为5个统计得到的anchor（在voc2007和coco上都进行了统计，coco相比voc小框更多） 每个anchor对应一个类别，13*13*(5*5+5*20)=422500 outputs 损失函数gt:1 >> iou YOLO3: 分为3个检测头分别检测
transformer检测头
02-27
### Transformer模型中的检测头 在计算机视觉领域，基于Transformer架构的模型逐渐成为主流。对于目标检测任务而言，检测头的设计至关重要。不同于传统的卷积神经网络(CNN)，Transformer能够更好地捕捉全局依赖关系。 #### DETR: Deformable DETR 和其他变体 DETR (Detection Transformer)[^3] 是最早将Transformer应用于目标检测的经典工作之一。其核心在于利用编码器-解码器结构来处理图像特征并生成最终的检测结果。具体来说： - **编码阶段**: 使用CNN提取基础特征图； - **解码阶段**: 解码器接收来自编码器的特征表示，并通过自注意力机制学习查询向量(query vectors)与位置嵌入(position embeddings)之间的交互；这些查询向量对应于潜在的对象实例。 为了完成实际的任务——即定位和分类物体，DETR采用了简单的前馈网络(FFN)作为检测头。此模块负责从解码后的特征中预测边界框坐标和类别得分。 ```python class DetectionHead(nn.Module): def __init__(self, d_model=256, n_classes=91): super(DetectionHead, self).__init__() # 边界框回归分支 self.bbox_embed = MLP(d_model, d_model, 4, 3) # 类别分类分支 self.class_embed = nn.Linear(d_model, n_classes) def forward(self, hs): outputs_class = self.class_embed(hs) outputs_coord = self.bbox_embed(hs).sigmoid() out = {'pred_logits': outputs_class[-1], 'pred_boxes': outputs_cond} return out ``` 上述代码展示了如何构建一个基本的检测头组件。`MLP`代表一个多层感知机用于估计边界框的位置偏移，而线性变换(`nn.Linear`)则用来计算类别的概率分布。 值得注意的是，在某些改进版本如Deformable DETR中，会进一步优化这一过程，比如加入可变形卷积(deformable convolution)以增强空间采样的灵活性[^4]。 #### 实现细节 当部署这样的检测系统时，除了定义好检测头外，还需要考虑损失函数的选择、训练策略等方面的问题。通常情况下，交叉熵损失被广泛应用于衡量分类误差，而平滑L1损失(smooth L1 loss)则是评估边框坐标的准确性的好工具。
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