改进YOLOv5系列：ResNeXt融合特征金字塔，引领YOLOv5目标检测

最新推荐文章于 2024-09-17 07:56:44 发布
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分类专栏： 目标检测YOLO改进实战 文章标签： 目标检测 YOLO 深度学习 计算机视觉 人工智能
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本文探讨了YOLOv5的局限性，尤其是对小目标和密集目标检测的不足。为解决这些问题，文章提出将ResNeXt与特征金字塔网络（FPN）融合，利用ResNeXt的多分支结构增强特征表达，结合FPN的多尺度信息，提升目标检测的准确性和鲁棒性。通过实验，融合模型在COCO数据集上的mAP@0.5指标达到48.2%，显示了该方法的有效性。

目录

大家好，我是哪吒。

🏆本文收录于，目标检测YOLO改进指南。

本专栏均为全网独家首发，🚀内附代码，可直接使用，改进的方法均是2023年最近的模型、方法和注意力机制。每一篇都做了实验，并附有实验结果分析，模型对比。

一、介绍

1、YOLOv5简介

You Only Look Once (YOLO) 是一种流行的目标检测算法，它是基于深度学习的端到端的目标检测框架，可以在图像上直接预测边界框和类别。

与其前几个版本相比，YOLOv5增加了许多改进：首先，采用了新的backbone网络架构，即CSPNet，可以更好的提取图像特征；其次，YOLOv5在模型训练中采用了自适应精度加速训练（AutoML）、类别平衡滤波器（CBF）等技术，可以有效提高模型性能和训练效率。

2、ResNeXt简介

ResNeXt是ResNet的进一步改进版，它采用了多分支的卷积操作架构，并且使用拼接的方式将多个分支的输出联合在一起，从而提高网络的表达能力。ResNeXt相对于ResNet在图片识别领域有着更好的表现。

3、目标检测简介

目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，其目的是在图片或视频中进行物体识别和定位。常见的目标检测方法包括传统的基于人工特征的方法和基于深度学习的方法。基于深度学习的目标检测方法

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YOLOv5应用轻量级通用上采样算子CARAFE的特征融合方法
YjmnDatabase的博客
09-22 512
以上代码定义了CARAFE算子的前向传播过程。首先，我们通过使用一个卷积层进行特征的压缩，将通道数扩大为原来的scale_factor的平方倍。最后，将压缩后的特征图与上采样后的特征图进行相加，得到最终的融合结果。CARAFE算子通过学习像素级的权重，能够有效地进行上采样操作，并在保持细节信息的同时提高特征的分辨率。在YOLOv5的网络结构中，我们将CARAFE算子插入到YOLOv5的neck部分之后。通过这种方式，CARAFE算子能够在特征融合过程中提供更加细致的特征信息，从而提高目标检测的性能。
优化改进YOLOv5算法之添加Res2Net模块(超详细)
qq_40716944的博客
04-21 3193
由于单独的Res2Net模块对于整体网络结构没有特定的要求，Res2Net模块的多尺度表示能力也和CNN的分层特征聚合模型彼此独立，所以可以很容易地将Res2Net模块集成到现有的其他优秀CNN模型中。模块内部的连接形式与残差网络（ResNet）类似，故命名为Res2Net。在本文中，研究人员在一个单个残差块内构造分层的残差类连接，为CNN提出了一种新的构建模块，即Res2Net——以更细粒度（granular level）表示多尺度特征，并增加每个网络层的感受野（receptive fields）范围。
yolov5增加AFPN-全新特征融合模块AFPN，效果完胜PAFPN
athrunsunny的博客
07-06 1万+
论文中提到使用AFPN的效果要比PAN的好，暂时还没有验证，先肝代码。可以看最上面的图，参数确实是少了。先上配置文件yolov5s-AFPN.yaml。在models/common.py增加。
改进YOLO系列：YOLOv5结合跨局部连接，实现多尺度特征融合，测试有效涨2个点
qq_44224801的博客
04-07 2902
跨局部连接在特征层之间建立了额外的连接，从而实现了多尺度特征的融合。这种融合可以增强特征表达能力，因为它结合了不同层次的特征。低层特征具有较高的分辨率和丰富的细节信息，而高层特征具有较低的分辨率但更强的语义信息。在VOC2007/2012中提取的五类数据中进行测试，可以看到在conv-connect2中涨了一个点，
YOLOv5涨点技巧：一种新颖的多尺度特征融合方法iAFF
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
12-22 3041
1)引入了一种新颖的多尺度特征融合iAFF；2）为了轻量级部署，和GhostConv有效结合在边缘端具有竞争力的准确性
YoloV8改进策略：BackBone改进|Swin Transformer赋能YoloV8，性能跃升的新篇章
m0_47867638的博客
09-16 2747
计算机视觉建模长期以来一直由卷积神经网络 (CNN) 主导。从 AlexNet [38] 及其在 ImageNet 图像分类挑战中的革命性表现开始，CNN 架构通过更大的规模 [29, 73]、更广泛的连接 [33] 和更复杂的卷积形式 [67, 17, 81]。随着 CNN 作为各种视觉任务的骨干网络，这些架构的进步导致了性能改进，从而广泛提升了整个领域。另一方面，自然语言处理 (NLP) 中网络架构的演变采取了不同的路径，如今流行的架构是 Transformer [61]。
YoloV9改进策略：BackBone改进|Swin Transformer赋能YoloV9，性能跃升的新篇章
最新发布
m0_47867638的博客
09-17 663
计算机视觉建模长期以来一直由卷积神经网络 (CNN) 主导。从 AlexNet [38] 及其在 ImageNet 图像分类挑战中的革命性表现开始，CNN 架构通过更大的规模 [29, 73]、更广泛的连接 [33] 和更复杂的卷积形式 [67, 17, 81]。随着 CNN 作为各种视觉任务的骨干网络，这些架构的进步导致了性能改进，从而广泛提升了整个领域。另一方面，自然语言处理 (NLP) 中网络架构的演变采取了不同的路径，如今流行的架构是 Transformer [61]。
YoloV10改进策略：BackBone改进|Swin Transformer赋能YoloV10，性能跃升的新篇章
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09-16 1163
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RT-DETR改进策略：BackBone改进|Swin Transformer，最强主干改进RT-DETR
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09-16 2730
计算机视觉建模长期以来一直由卷积神经网络 (CNN) 主导。从 AlexNet [38] 及其在 ImageNet 图像分类挑战中的革命性表现开始，CNN 架构通过更大的规模 [29, 73]、更广泛的连接 [33] 和更复杂的卷积形式 [67, 17, 81]。随着 CNN 作为各种视觉任务的骨干网络，这些架构的进步导致了性能改进，从而广泛提升了整个领域。另一方面，自然语言处理 (NLP) 中网络架构的演变采取了不同的路径，如今流行的架构是 Transformer [61]。
涨点技巧：Yolov5/Yolov7 引入Yolo-Z---ResneXtBottleneckCSP和DenseBlock，提升小目标检测能力
①答疑群聊服务；②YOLO大模型知识问答系统；③计算机视觉论文生成智能体；
04-03 1513
引入YOLO-Z中的ResneXtBottleneckCSP和DenseBlock，用来提升yolov5/yolov7小目标检测。
yolo-midas:将YOLOv3与MiDaS与单个Resnext101主干网结合使用，以进行自主导航
05-27
yolo-midas自主导航 将YOLOv3与MiDaS与单个Resnext101主干结合。 想法是针对两个不同的应用程序使用单个特征提取器，在这种情况下为对象检测和单眼深度估计。 请阅读文章以了解更多详细信息 可以在model/mde_net.py看到模型架构的更改 训练 该模型在“建筑安全装备数据”上进行了训练，可在此处找到 。 如果需要对自定义数据集进行培训，请参考页面中提到的数据准备步骤。 将数据放在data/customdata/custom.data文件夹中 python3.6 train.py --data data/customdata/custom.data --batch 8 --cache --cfg cfg/mde.conf --epochs 50 --img-size 512 请参考配置文件cfg/mde.cfg更改网络配置，冻结不同的分支。 该模型是YO
keras-YOLOv3-mobilenet：我将yolov3的后端转移到Mobilenetv1，VGG16，ResNet101和ResNeXt101
02-06
keras-yolo3-Mobilenet 介绍 灵感来自的YOLOv3（Tensorflow后端）的。 然后将darknet53的后端更改为 移动网 VGG16 ResNet101 ResNeXt101 在开放数据集上进行实验 型号名称 输入尺寸 动车组 测试集 地图 速度 聚苯乙烯 YOLOv3-Mobilenet 320x320 VOC07 VOC07 64.22％ 29fps 1080Ti上的Keras YOLOv3-Mobilenet 320x320 挥发性有机化合物07 + 12 VOC07 74.56％ 29fps 1080Ti上的Keras
yolov5原理详解 (涉及内容：Yolov5框架，各组件分析，特征融合是怎么实现的？yolov5的具体特征融合方式等)
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分享计算机视觉，C++，网络摄像头研发，音视频开发，嵌入式等知识。
09-25 4万+
大小的输入图片 4 个像素分别取 1 个（类似于邻近下采样）形成新的图片，这样 1 个通道的输入图片会被划分成 4 个通道，每个通道对应的 WH 尺寸大小都为原来的 1/2，并将这些通道组合在一起。以 Yolov5s 的结构为例，原始 640x640x3 的图像输入 Focus 结构，采用切片操作，先变成 320×320×12 的特征图，再经过一次 32 个卷积核的卷积操作，最终变成 320×320×32 的特征图。最后，输出端是模型预测的结果，包括每个目标的类别和其对应的边界框坐标等信息。
目标检测 YOLOv5 - 卷积层和BN层的融合
二分掌柜的
09-04 1万+
在YOLOv5下Conv2d和 BatchNorm2d融合 即卷积层和BN层的融合 flyfish YOLOv5源码中attempt_load已经包括两层的合并，主要用在推理和导出模型提供给其他平台推理使用时。 函数调用链条是 attempt_load -》fuse-》fuse_conv_and_bn fuse_conv_and_bn函数就是Conv2d层和BatchNorm2d层的合并。 在模型训练完成后，YOLOv5在推理阶段和导出模型时，将卷积层和BN层进行融合。 融合过程 （1）卷积层公式简写如下
英文论文（sci）解读复现【NO.6】ASFF-YOLOv5：基于多尺度特征融合的无人机图像道路交通多元检测方法
m0_70388905的博客
05-04 2688
提出一种自适应空间特征融合（ASFF）YOLOv 5网络（ASFF-YOLOv 5），用于多尺度道路交通要素的自动识别和检测。
改进YOLO系列：YOLOv5结合Res2Net Block骨干网络
qq_44224801的博客
04-04 2250
摘要：在诸多视觉任务中，多尺度表示特征非常重要。backbone卷积神经网络（CNN）的最新进展不断显示出更强大的多尺度表示能力，从而在广泛的应用中实现了一致的性能提升。然而，大多数现有方法以分层的方式表示多尺度特征。在本文中，提出了一种新颖的CNN模块，叫作Res2net，在单个残差块内构造具有等级制的类似残差连接。Res2Net在粒度级别表示多尺度特征，并增加了每个网络层的感受野。可以将Res2Net模块插入最新的主干CNN模型中，例如ResNet，ResNeXt和DLA。
Yolov5模型结构
Priplex的博客
08-17 578
yolov5模型详细结构信息
yolov5 网络结构
weixin_75205835的博客
12-10 7349
对比一下，输出的值。下面这个图，第一列为层数索引值，第二列是来自上一层的意思，n代表进行几次该模块操作。是上面的n经过width_multiple计算得来的。params是模型参数量。module表示进行的是哪一个模块。arguments是依次代表input_chanel,output_chanel,kernel_size,stride。params参数量就是通过上面式子一个一个卷积调用相加得到的。这个是最后输出的参数。
[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）
m0_70388905的博客
06-21 3万+
四个检测层的基础上改进特征融合网络为BIFPN。
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