yolov系列总结-yolov5-head-数据增强

已于 2022-03-29 13:48:52 修改
阅读量1.2k 收藏 3
点赞数
文章标签： python
于 2022-03-24 14:51:59 首次发布
原文链接：https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd71218#:~:text=TPH-YOLOv5%E7%9A%84%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%A6%82%E4%B8%8B%EF%BC%9A%20TPH-YOLOv5%E7%94%A8Transformer%20encoder%E5%9D%97%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E4%BA%86YOLOv5%E4%B8%AD%E7%9A%84%E4%B8%80%E4%BA%9B%
版权
本文深入探讨了YOLOv5的detect层和anchor机制，结合源码解析了yolov5head的工作原理。同时，介绍了如何通过Albumentations库进行图像数据增强，包括分割数据增强和像素级别的变换，以提升小目标检测的性能。此外，还讨论了在小数据集上利用迁移学习和数据增强来改善模型表现的方法。

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

数据增强–Albumentations
  • 分割数据增强

将Albumentations用于语义分割任务

数据增强的作用

albumentations(深度学习增强库)

  • 分割需要在像素级别进行标签标注
  • 一些专业领域的图像标注，依赖于专业人士的知识素养
  • 在数据集规模很小的情况，如何提高模型的表现力
  • 迁移学习：使得具有大量标注数据的源域帮助提升模型的训练效果
  • 数据增强 学习到空间的不变形，像素级别的不变形特征都有限，利用平移，缩放，旋转，改变色调值等方法，让模型见过各种类型的数据，提高模型在测试数据上的判别力
~国小天
关注
yolov5数据增强方式
qq_40107571的博客
07-06 705
yolov5数据增强
【YOLOv8改进 - 注意力机制】 MHSA：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
07-01 1831
我们介绍了BoTNet，这是一个概念简单但功能强大的骨干架构，将自注意力引入多个计算机视觉任务，包括图像分类、物体检测和实例分割。通过仅在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力替换空间卷积，而不进行其他更改，我们的方法在实例分割和物体检测任务上显著提升了基线性能，同时减少了参数，延迟方面的开销也极小。通过设计BoTNet，我们还指出了带自注意力的ResNet瓶颈块可以视为Transformer块。
YOLOv5的head详解
日拱一卒，功不唐捐
03-22 4万+
yolov5的head详解，主要是detect部分
《深度学习》——YOLOv5详解
will be blogging
03-30 3013
YOLOv5 是一种目标检测算法，属于 YOLO（You Only Look Once）系列的第5代版本。YOLOv5 是一个广泛使用的目标检测算法，它基于 YOLO（You Only Look Once）系列的思想，具有速度快、精度高的特点。它和YOLOv4的区别是v4是属于学术上的，而v5增加了工程上的使用。它在目标检测领域有着重要地位，结合了许多先进的技术，在速度和精度上取得了较好的平衡。主要特点。
yolov5深度剖析(3)—head
Ring__Rain的博客
08-11 5581
转自：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36714575/article/details/114238645 前言 在上次的文章中我们解析了backbone网络的构建源码，在这篇中我们针对model.py剩余的部分进行debug解析。如果没看过之前文章的小伙伴，推荐先查看这个系列的第一篇和第二篇。下面贴上传送门： 1.yolov5源码解析第一篇 架构设计和debug准备 2.yolov5源码解析第二篇 backbone源码解析 今天我们继续对model.py里的Detect
Yolov5数据增强（Data Augmentation）
weixin_47783491的博客
06-14 709
Yolov5数据增强
YOLOv5数据增强
qq_36076110的博客
07-27 1978
主要分析masaic数据增强中用到的random_perspective函数
YOLOv8-seg分割模型
百态老人的博客
03-05 1550
GCT模块和EMA机制在YOLOv8-seg模型中的应用显著提升了分割精度。GCT模块通过引入全局上下文信息和调整通道重要性，提高了模型对遮挡目标的处理能力；EMA机制则通过并行子网结构和跨空间信息聚合，增强了模型对多尺度特征的捕捉能力。
YOLOv8改进-Dyhead替代DCNv3提升检测精度与计算效率【YOLOv8】
步入烟尘的博客
12-09 1991
YOLOv8是YOLO系列的最新版本，延续了YOLO家族的高效和快速特点。其基础架构基于自注意力机制和多尺度特征融合，但为了应对复杂场景中的目标检测需求，进一步提升模型性能显得尤为关键。本文深入探讨了YOLOv8中的创新改进，提出了通过替换DCNv3检测头为Dyhead检测头的方案，并展示了其在多目标检测任务中的显著性能提升。Dyhead不仅在计算效率上优于DCNv3，还通过其动态特性与多头自注意力机制，进一步优化了模型对小目标和密集场景的检测能力。
【YOLOv10改进 - 注意力机制】 MHSA：多头自注意力（Multi-Head Self-Attention）
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
07-05 1118
我们介绍了BoTNet，这是一个概念简单但功能强大的骨干架构，将自注意力引入多个计算机视觉任务，包括图像分类、物体检测和实例分割。通过仅在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力替换空间卷积，而不进行其他更改，我们的方法在实例分割和物体检测任务上显著提升了基线性能，同时减少了参数，延迟方面的开销也极小。通过设计BoTNet，我们还指出了带自注意力的ResNet瓶颈块可以视为Transformer块。
【目标检测-YOLO】YOLOv5-5.0v-数据处理（第三篇）
博观约取，厚积薄发
03-27 1万+
前文链接： YOLOv5-v5.0-yolov5s网络架构详解（第一篇）_星魂非梦的博客-优快云博客 YOLOv5-5.0v-yaml 解析(第二篇)_星魂非梦的博客-优快云博客 YOLO Input Backbone Neck Head 置信度Loss 坐标回归Loss 分类Loss v1 448*448 GoogleNet FC*2 MSE v2 32x DarkNet-19 Passth.
YOLOv5数据增强测试
03-29
对YOLOv5-6.1源码中的数据增强部分进行代码复现与测试
Yolov5 数据增强 - Mosaic
qq_35326529的博客
12-15 6110
Mosaic
YOLOv5的输出端（Head）详解|优快云创作打卡
tt丫的博客
01-24 4万+
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。 一、Bounding box损失函数 1、IOU_Loss ????IOU是交并比，在这里是指预测的物体框框和真实的物体框框的交集的面积与并集的面积之比。 ????IOU_Loss是根据IOU的损失函数：IOU_Loss = 1 -IOU 但是它存在一些缺点： （1）如果你的预测框和真实框完全不重合，那么你的IOU为0，没有办法呈现出你的预测框距离真实框有多远，损失函数不可导，导致无
YOLOv5的数据增强详解
qq_54695558的博客
09-06 3433
本来是为了对使用了yolov5模型的项目数据集做数据增强，但在学习的过程中发现yolov5本身具有特别多的数据增强方法，现在就来学习一下!由于数据增强方式太多，刚开始只要记住哪种数据增强方式对应哪种效果就好。
YOLOv5 数据增强data augmentation (七)
sebeefe的博客
03-02 5258
1.数据增强介绍 当我们训练集中的图片比较少时，容易造成网络的过拟合。为了避免这种情况一般我们要经过图像处理的方法，人为地去增加些图片数据，这样就会增加我们可用图片的数目，减少过拟合的可能性。 可以通过像素级的剪裁(Crop)、旋转(Rotation)、反转(Flip)、色调(Hue)、饱和度(Saturation)、曝光量(Exposure)、宽高比(Aspect)来做数据增强。 另外还可以在图片级数据增强，比如MixUp、CurMix、Mosaic、Blur 2.图片级像素增强 Mixup
YOLOv5数据增强方法
weixin_35756373的博客
01-08 4553
YOLOv5的数据增强方法包括以下几种： 随机剪裁：随机从输入图像中剪裁出一块区域并将其作为新的输入。 随机翻转：随机将输入图像左右或上下翻转。 随机颜色变化：随机调整输入图像的对比度、亮度和饱和度。 随机加噪：在输入图像上随机添加噪声。 随机模糊：使用高斯模糊或中值滤波器对输入图像进行随机模糊。 通过这些方法，可以在训练期间扩充数据集，从而使模型更加稳健。 ...
YOLOv5 数据增强 线下数据增强 # 裁剪 平移 改变亮度 加噪声 旋转角 镜像
weixin_46135327的博客
06-09 595
xml_helper文件。
目标检测 YOLOv5 - 数据增强
热门推荐
二分掌柜的
08-28 4万+
目标检测 YOLOv5 - 数据增强 flyfish 本文所描述的数据增强包含一下7个超参数，一共使用两个函数实现 以参数存储在hyp.scratch.yaml文件中 # hsv_h: 0.015 # image HSV-Hue augmentation (fraction) # hsv_s: 0.7 # image HSV-Saturation augmentation (fraction) # hsv_v: 0.4 # image HSV-Value augmentation (fraction)
Yolov8n-Pose
最新发布
04-03
### YOLOv8n-Pose 模型的使用与实现 YOLOv8n-Pose 是一种轻量级的关键点检测模型，基于 Ultralytics 的 YOLOv8 架构设计。它通过引入一些先进的技术来提升性能和效率，例如 ADown 下采样模块[^1]、部分自注意力...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值