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 2025-10-25 10:29:05 发布
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#目标检测 #transformer #深度学习

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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YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

TPH-YOLOv5
m0_47405013的博客
01-25 2675
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YOLOv13涨点改进 | Conv改进篇 | 含2种改进，引入DynamicConv替换DSConv卷积下采样和DSC3k2_DynamicConv替换DSC3k2(来自CVPR2024）
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
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如何利用YOLOv5与Transformer实现精准多光谱目标检测：2024完整指南
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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
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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。
【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 1万+
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TPH-Yolov5
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TPH-Yolov5
TPH-YOLOv5: 基于Transformer预测头的改进YOLOv5用于无人机捕获场景目标检测
互相学习的小博客
10-25 6072
TPH-YOLOv5: 基于Transformer预测头的改进YOLOv5用于无人机捕获场景目标检测
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 1941
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。
小目标神器！TPH-YOLOv5：将Transformer预测加载Yolov5！
qq_41627642的博客
10-06 2688
1、研究背景 针对无人机捕获场景的目标检测是最近比较流行的一项任务。由于无人机在不同高度飞行，目标尺度变化较大，这样给模型的优化也带来了很大的负担。此外，在无人机进行高速低空飞行时，也会带来密集目标的运动模糊问题。 图1 小目标与密集问题 为了解决上述2个问题，本文提出了TPH-YOLOv5。TPH-YOLOv5在YOLOv5的基础上增加了一个prediction heads 来检测不同尺度的目标。然后通过探索Self-Attention的预测潜力使用了Transformer Predict.
TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captu
weixin_47020721的博客
01-07 771
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。
yolov5_transformer:Yolov5带变压器
03-19
“＃yolov5_transformer”
TPH-YOLOv5: 高效无人机对象检测的Transformer预测头改进版YOLOv5
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08-08 848
TPH-YOLOv5: 高效无人机对象检测的Transformer预测头改进版YOLOv5 1. 项目介绍 TPH-YOLOv5 是一个基于YOLOv5的目标检测框架，它通过引入Tiny Pseudo-Head（小伪头）模块，优化了网络结构，提高了检测速度并保持了较高的准确性。这个项目特别关注于无人机捕获场景下的目标检测，同时提供了性能增强技术和数据处理方法，如MixUp、Label Smooth...
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 1673
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
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04-28 1521
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:基于Transformer预测头改进的YOLOv5开发构建麦穗检测计数分析系统
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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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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
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论文阅读笔记
【tph-yolov5】使用tph-Yolov5训练自己的数据集
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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
TPH-YOLOv5：基于Transformer和CBAM的无人机场景下多尺度目标检测优化
TPH-YOLOv5的主要创新在于它基于YOLOv5的架构进行了扩展，通过添加一个额外的预测头来专门处理不同尺度的对象检测。传统的YOLOv5模型可能难以适应这种尺度变化，而TPH-YOLOv5通过引入Transformer Prediction Heads ...
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