Yolov5相关知识点

最新推荐文章于 2024-05-27 13:45:56 发布
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分类专栏： 机器视觉 文章标签： 深度学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/huangli19870217/article/details/126678825
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通过串行多个k=5的Maxpool层，作者探索了一种解决目标多尺度问题的方法。文章指出，两个k=5的Maxpool等效于一个k=9的Maxpool，而三个k=5的Maxpool则等效于k=13的Maxpool。这种方法旨在通过融合不同大小的池化区域来增强模型对不同尺度目标的捕捉能力。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1 SPP与SPPF

两个k=5的Maxpool相当于一个k=9的Maxpool
三个k=5的Maxpool相当于一个k=13的Maxpool
作者串行多个k=5的Maxpool，然后做进一步融合，能在一定程度上解决目标多尺度问题。

 

 

自然语言处理中CNN模型几种常见的Max Pooling操作
张俊林的博客
04-07 7万+
  /* 版权声明：可以任意转载，转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/                                                        author: 张俊林                                    （想更系统地学习深度学习知识？请参考：深度学习枕边书） CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最...
YOLOv5数据增强
qq_36076110的博客
07-27 1986
主要分析masaic数据增强中用到的random_perspective函数
YOLO系列梳理（三）YOLOv5
CV技术指南（微信公众号）
04-24 1万+
前言YOLOv5 是在 YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了。今天笔者介绍一下 YOLOv5 的相关知识。目前 YOLOv5 发布了新的版本，6.0版本。在这里，YOLOv5 也在5.0基础上集成了更多特性，同时也对模型做了微调，并且优化了模型大小，减少了模型的参数量。那么这样，就更加适合移动端了。 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 YOLOv5 网络模型结构 与之前的 YOLOv3、YOLOv4 不同，v3、v4 除..
基于YOLOv5的目标检测任务实战
john_bee的博客
03-07 746
本文将介绍一下yolov5的网络结构和原理，并将其运用到kaggle一个赛题的解决上。
YOLOv5网络详解
热门推荐
霹雳吧啦Wz
03-20 24万+
在前面我们已经介绍过了YOLOv1~v4的网络的结构，今天接着上次的YOLOv4再来聊聊YOLOv5，如果还不了解YOLOv4的可以参考之前的博文。YOLOv5项目的作者是Glenn Jocher并不是原Darknet项目的作者Joseph Redmon。并且这个项目至今都没有发表过正式的论文。之前翻阅该项目的issue时，发现有很多人问过这个问题，有兴趣的可以翻翻这个issue #1333。作者当时也有说准备在2021年的12月1号之前发表，并承诺如果到时候没有发表就吃掉自己的帽子。...
Yolov5——训练目标检测模型详解（含完整源码）
CherriesOvO的博客
05-27 3719
新建一个名为VOC2007的文件夹，在里面创建一个名为JPEGImages的文件夹存放需要打标签的图片文件；再创建一个名为Annotations的文件夹存放标注的标签文件；模型训练完成后，会在主目录下产生一个名为runs的文件夹，在runs/train/exp/weights目录下会产生两个权重文件，一个是最后一轮的权重文件，一个是最好的权重文件。（注：由于模型训练轮数以及数据集较少等原因，本项目中模型准确率较低，建议增加训练轮数以及数据集大小以获得更高准确率）
yolov11重点知识点学习教程 yolov11训练策略
最新发布
10-04
- 核心：概述YOLO系列的演进历程，从YOLOv1到YOLOv11的创新点。 - 内容：概述YOLOv11的快速目标检测能力、单阶段检测框架的优势，及其与其他目标检测算法（例如Faster R-CNN、SSD）的比较。 2. YOLOv11网络架构...
yolov8相关知识点补充记录.docx
06-03
### YOLOv8 相关知识点补充记录 #### 一、YOLOv8简介与特点 YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是2023年由Ultralytics团队提供的一个强大的开源计算机视觉框架。它支持多种视觉AI任务，包括目标检测、图像...
YOLOv8的相关知识点说明
05-28
本文将深入探讨YOLOv8的相关知识点，帮助读者理解其工作原理、优势以及与前几代YOLO模型的差异。 首先，YOLOv8在设计上沿袭了YOLO系列的核心思想——端到端的实时目标检测。这意味着网络可以直接从原始图像中预测出...
YOLOV5模型下载
04-17
总的来说，YOLOV5模型下载涉及到的关键知识点包括：YOLO目标检测框架、YOLOV5的不同模型配置（S, M, L, X-Large）、PyTorch权重文件、预训练模型的使用以及在实际项目中的应用选择。了解这些内容，开发者可以更好地...
yolov5项目-使用yolov5实现双目摄像头测距功能-优质项目实战-附测距效果展示.zip
01-22
本项目主要介绍如何使用YOLOv5模型来实现双目摄像头的测距功能，这是一个具有实际应用价值的优质实战项目，下面将详细讲解其核心知识点。 首先，YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，YOLOv5是其最新...
YOLOV5学习笔记（六）——优化网络架构
HUASHUDEYANJING的博客
08-05 7023
利用多个小卷积核替代一个大卷积核，先将channel 数减小再扩大（默认减小到一半），具体做法是先进行1×1卷积将channel减小一半，再通过3×3卷积将通道数加倍，并获取特征（共使用两个标准卷积模块），其输入与输出的通道数是不发生改变的。Focus模块的作用是对图片进行切片，类似于下采样，先将图片变为320×320×12的特征图，再经过3×3的卷积操作，输出。32，最终变为320×320×32的特征图，是一般卷积计算量的4倍，如此做下采样将无信息丢失。2. yolo.py文件修改：在yolo.py的。.
Yolov5核心基础知识
weixin_44902604的博客
02-21 2694
相对于YOLOv4，YOLOv5在原理和方法上没有做太多的改进，但是在速度和模型大小比yolov4有比较大的提升，也可以认为是牺牲了模型的大小，换来了准确率和速度的增加。接下来，从yolov5的网络结构，以及核心内容进行分析。
Maxpooling的作用
baidu_38634017的博客
06-22 3367
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41513917/article/details/102514739 Max Pooling是什么 在卷积后还会有一个 pooling 的操作。 max pooling 的操作如下图所示：整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块（pooling size）。每个小块内只取最大的数字，再舍弃其他节点后，保持原有的平面结构得出 output。 注意区分m
YOLOV5网络详解
qq_45825952的博客
09-27 656
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。来源于哔哩哔哩博主“霹雳吧啦Wz”，博主学习作为笔记记录，欢迎大家一起讨论学习交流。
Yolov5（6.1）学习历险记
weixin_62835844的博客
11-06 3547
Yolov5 6.1版本backbone分析
YOLOv5配置问题总结（含大量避坑指南）
weixin_53111016的博客
05-03 7633
目录 前言 问题1-YOLOv5运行环境——pycocotools ＞= 2.0 安装失败 问题2-自制数据集训练精度非常低 问题3-AttributeError: Cant get attribute SPPF on module models.common 问题4-[WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作 问题5-AssertionError: Image Not Found D:\PycharmProjects\yolov5-hat\VOCdevkit\images\tr
YOLOV5 的小目标检测网络结构优化方法汇总(附代码)
3D视觉工坊
01-08 5万+
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨南山来源丨AI约读社YOLOv5是一种非常受欢迎的单阶段目标检测，以其性能和速度著称，其结构清晰灵活。虽然 yolov5是一个...
yolov5 common文件各模块理解
u013345179的博客
11-14 2137
yolov5 commom Conv Spp csp focus bottleneck
yolov5核心知识点
03-10
YOLOv5是一种目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本。以下是YOLOv5的核心知识点： 1. 单阶段目标检测：YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，与传统的两阶段方法（如Faster R-CNN）相比，它只需要一次前向传播即可完成目标检测任务，速度更快。 2. Anchor-Free：YOLOv5采用了Anchor-Free的设计思想，不需要预定义的锚框，而是通过预测目标的中心点和宽高来完成目标检测。 3. 特征提取网络：YOLOv5使用了一种轻量级的特征提取网络，通常是基于CSPDarknet53或者EfficientNet作为骨干网络，用于提取图像特征。 4. 多尺度检测：为了检测不同大小的目标，YOLOv5采用了多尺度检测策略，通过在不同层级的特征图上进行目标检测，可以有效地提高检测性能。 5. 数据增强：为了增加模型的鲁棒性和泛化能力，YOLOv5使用了多种数据增强技术，如随机缩放、随机裁剪、颜色抖动等，可以提高模型对不同场景和光照条件下的目标检测能力。 6. 训练策略：YOLOv5采用了一种自适应的训练策略，通过动态调整输入图像的尺寸和训练过程中的学习率，可以在不同的目标检测任务上取得较好的性能。
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