TPH-YOLOv5: 高效无人机对象检测的Transformer预测头改进版YOLOv5

TPH-YOLOv5: 高效无人机对象检测的Transformer预测头改进版YOLOv5

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tp/tph-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 Smoothing以及Test Time Augmentation (TTA)，以提升模型的泛化能力和准确度。

2. 项目快速启动

安装依赖

首先确保你已经安装了Python环境，并执行以下命令安装项目所需的依赖库：

pip install -r requirements.txt

数据集转换

使用VisDrone2YOLO_label.py将VisDrone标注文件转换为YOLO格式：

python VisDrone2YOLO_label.py

预训练模型加载

下载预训练权重（例如 yolov5l.pt）到指定目录。

训练模型

执行以下命令开始训练TPH-YOLOv5模型：

python train.py --img 1536 --adam --batch 4 --epochs 80 --data /path/to/VisDrone.yaml --weights yolov5l.pt --hyp data/hyps/hyp.VisDrone.yaml --cfg models/yolov5l-tph-plus.yaml --name v5l-tph-plus

推理与测试

对新图像进行目标检测：

python detect.py --weights /path/to/weights.pt --img 800 --conf 0.25 --source /path/to/images/or/directory

3. 应用案例和最佳实践

• 在无人机航拍视频分析中，利用TPH-YOLOv5可实时识别地面物体。
• 对于需要高效检测的工业应用场景，可以采用TPH-YOLOv5++，它在保证检测效果的同时，提升了推理速度。
• 结合Test Time Augmentation (TTA)技术，可以在不增加额外计算成本的情况下，进一步提高模型的检测准确率。

4. 典型生态项目

• Ultralytics/YOLOv5: TPH-YOLOv5是基于Ultralytics开发的YOLOv5框架进行改进的。
• SwinTransformer: 尽管不是该项目的一部分，但SwinTransformer作为新兴的Transformer架构，在计算机视觉领域也有广泛的应用。

为了获得更详细的指导，建议阅读项目GitHub页面上的Readme文件及相关的研究论文：

• TPH-YOLOv5论文
• TPH-YOLOv5++论文

如果你遇到任何问题或需要进一步的帮助，可以直接联系项目作者。

tph-yolov5 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tp/tph-yolov5