YOLOv5一些思想及其改进

最新推荐文章于 2025-04-21 09:12:17 发布
最新推荐文章于 2025-04-21 09:12:17 发布
阅读量7.4k 收藏 55
点赞数 3
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42553970/article/details/115125176
版权
这篇博客介绍了YOLOv5模型的最新进展，包括其对旋转物体检测的能力提升，同时提及了Transformer技术在目标检测任务中的潜在改进。作者还暗示了未来可能涉及的其他技术改动。

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

jiahuangd
关注
YOLOv5改进策略|YOLOv5 的模型压缩方法、模型压缩、剪枝、量化
sybh的博客
06-13 2454
作为一个基本问题，目标检测多年来一直是一个活跃的研究领域。对象检测的主要目标涉及从数据中识别和 定位感兴趣的对象FF某些给定图像中的不同类别。对象检测是许多其他高级计算机视觉任务 [1] 的基础，从语义 分割 [2] 到对象跟踪 [3] 到活动识别 [4]。近年来，卷积神经网络(CNN)等基于深度学习的方法在目标检测任务 中取得了最先进的性能。由于计算能力和尖端算法的进步，物体检测变得更加准确，从而实现了广泛的现实应 用。
YOLOv5改进策略|YOLO模型优化|YOLOv5深度学习和决策树的基于视觉的交通异常检测系统
sybh的博客
06-16 1248
摄像机等消费级技术的进步极大地改善了交通监控系统。近年来，各个国家交通管理中心(TMC)依靠实时闭路电 视录像来协调各种高速公路交通事件并做出适当的反应。然而，当前一代的交通监控系统的维护成本很高，因为它 们是手动操作的。缺乏自动化还导致事件检测率低和响应 时间低。来自交通监控系统的数据的大小、分辨率和速度 也可能让交通运营商难以承受。因此，需要开发可扩展的 应用程序，能够快速从摄像头获取交通状况数据，并提取 与协调和响应交通事件或异常相关的信息。
YOLO系列改进
qq_56047026的博客
06-25 1499
采用结构重参数化，（1）训练时，使用ResNet-style的多分支模型（特点：增加模型的表征能力）（2）测试时，转化成VGG-style的单线路模型（特点：速度更快、更省内存并且更加的灵活）Backbone：每个ResX包含1+2*X个卷积层，Darknet=1+（1+2×2）+（1+2×8）+（1+2×8）+（1+2×4）+FC全连接层（不包含）=53。Backbone：每个CSPX包含5+2*X个卷积层，1+（5+2×1）+（5+2×2）+（5+2×8）+（5+2×8）+（5+2×4）=72。
【Yolov5】Yolov5添加ASFF, 网络改进优化
qq:1115926058
02-13 1万+
Yolov5添加ASFF模块，有完整的使用说明，实验可行，可以提高模型性能
YOLOv12最新创新改进系列：RepLKNet-基于Swin架构的超大核网络，大 kernel 模型不但有效感受野更大而且更像人类，精度提升！！！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
04-17 890
YOLOv12最新创新改进系列：RepLKNet-基于Swin架构的超大核网络，大 kernel 模型不但有效感受野更大而且更像人类，精度提升！！！
YOLOV5的代码和改进学习
beautymonkey_的博客
10-19 1457
YOLOV5的代码和改进学习 代码和基础知识 https://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380 共3篇 包括具体的改进方法和代码 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44119362/article/details/120319656 yolox的方法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/393955749
yolo系列模型改进
weixin_42064949的博客
02-01 142
yolov5模型各种改进
yolo改进汇总！
wozhenshicaib的博客
10-21 213
添加 EMA 注意力：（EMA不仅通过类似CA的处理避免了维度减缩，还通过3x3卷积在更大尺度上捕获特征，并通过跨空间学习方法聚合多个并行子网络的输出特征图。BiFormer改进：(BRA 使 BiFormer 能够以内容感知的方式处理每个查询最相关的键/值令牌，从而在计算性能和效率之间实现更好的平衡。DCNv3（Deformable Convolutional Networks v3）：是对传统卷积神经网络的扩展，旨在提高。DynamicConv:(动态卷积)
YOLOv5 Small的改进和增强基于多模块目标识别优化|YOLOv5手机划痕检测，精度和召回率分别为 80.406% 和 76%|深⼊研究并改进了YOLOv5s模型在小目标检测任务上的局限性
sybh的博客
05-31 1024
在当今的⼯业⽣产和⽇常⽣活中，⼩⽬标识别发挥着越来 越重要的作⽤。在⼯业⽣产中，⽆论是微⼩缺陷的检测，还 是⾼速⽣产线上零件的精确定位，⼩⽬标的准确识别是提⾼ ⽣产效率和产品质量的关键。例如，在半导体制造中，早期 检测微⽶甚⾄纳⽶级别的缺陷可以显着降低⽣产成本。在⽇ 常⽣活中，⼩⽬标识别⽆处不在，从医学图像中的细胞检测 到在安全监控中跟踪⼩型⽆⼈机。⼩⽬标识别的研究引起了学术 界的⼴泛关注。传统⽅法主要基于特征⼯程和⼿⼯设计的算法 [1-2]。
yolov8及其改进
03-15
### YOLOv8 的特性及其改进版本的优化方法 #### 1. **YOLOv8 的核心特性** YOLOv8 是目标检测领域的一个重要更新，由 Ultralytics 团队开发。它的主要特点如下： - **Backbone 改进**: 使用 C2f 模块替代传统的 ...
YoloV8改进策略：IoU改进|Unified-IoU用于高质量对象检测
m0_47867638的博客
09-03 2308
Unified-Unified-IoU（UIoU）是一种新的边界框回归损失函数，旨在改进目标检测任务中的预测框质量，特别是在高IoU阈值和IoU（UIoU）是一种新的边界框回归损失函数，旨在改进目标检测任务中的预测框质量，特别是在高IoU阈值和密集型数据集上表现出色。密集型数据集上表现出色。
YOLO改进：轻量级通用上采样算子CARAFE
qq_36070656的博客
10-11 1万+
使用CARAFE算子改进YOLOv5模型，将YOLOv5中的所有上采样操作替换，在保持较少参数增加的同时，提高模型的检测精度。在VisDrone数据集中进行测试。
YOLOv9最新改进系列：YOLOv9改进加入新型高效的多尺度注意力（EMA）模块保留每个通道的信息并减少计算成本！助力v9检测性能遥遥领先！
B站 Ai学术叫叫兽的文案地
04-18 2960
YOLOv9最新改进系列：YOLOv9改进加入新型高效的多尺度注意力（EMA）模块保留每个通道的信息并减少计算成本！助力v9检测性能遥遥领先！
YOLO V2的改进点
BigCowPeking
08-27 6978
YOLO V2的改进点
YOLO系列模型改进指南
热门推荐
qq_37706472的博客
03-05 7万+
YOLO主流模型改进大杂烩！！！ 目前包含yolov5，yolov7，yolov8模型的众多改进方案，效果因数据集和参数而定，仅供参考。
YOLO11改进-Backbone-引入ShuffleNet v2替换backbone，实现轻量化
最新发布
qq_64693987的博客
04-21 1635
ShuffleNet V2 的原理基于对传统计算复杂度指标 FLOPs 局限性的认识，提出应使用直接指标（如速度）并在目标平台进行评估。通过分析 ShuffleNet v1 和 MobileNet v2 的运行时性能，得出四条实用设计准则：相等通道宽度可最小化内存访问成本，过度组卷积会增加成本，网络碎片化降低并行度，元素 - wise 操作不可忽视。ShuffleNet V2 依此进行设计，引入通道分割，优化卷积和连接方式，减少元素 - wise 操作，既提升模型容量，又提高效率，实现速度和精度的良好平衡。
YOLOv5改进 | SPPF | 将RT-DETR模型AIFI模块和Conv模块结合替换SPPF（全网独家改进）
Snu77的博客
12-18 3634
本文给大家带来是用最新的RT-DETR模型中的AIFI模块来替换YOLOv5中的SPPF。RT-DETR号称是打败YOLO的检测模型，其作为一种基于Transformer的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv8往往能够达到一些特殊的效果我个人猜测，所以我进行了一些实验来验证这一点，我将RT-DETR的AIFI模块和Conv模块融合在一起添加到了YOLOv8中。
yolo5的改进策略
识物专栏
10-26 5万+
YOLO V5的作者并没有发表论文,对yolo5分析只能从源码进行分析；相比于yolo4，yolo5在原理性方法没有太多改进， 但是在速度与模型大小上比yolo4有较大提升，可以认为是通过模型裁剪后的工程化应用（即推理速度和准确率增加、模型尺寸减小）。 从以下几个方面说明yolo5的改进之处： Data Augmentation Auto Learning Bounding Box Anchors Backbone Neck Head Network Architecture Activ
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