1.小目标介绍         目标检测近十年涌现了一大批如Faster R-CNN、RetinaNet、YOLO等可以在工业界实用的目标检测方法，但小目标检测性能差的问题至今也没有被完全解决。因为Swin Transformer的提出，COCO test-dev上的 AP 已经刷到64 ，但小目标检测性能（即APS ）和大目标检测性能（即 APL ）仍然差距悬殊。从某方面讲，现在COCO刷不上去的一个主要原...

文章目录 1. Triplet 注意力模块 1.1 原理 1.2 C3_Triplet 代码 2. SpatialGroupEnhance 注意力模块 2.1 原理 2.2 C3_SpatialGroupEnhance 代码 3. NAM 注意力模块 3.1 原理 3.2 C3_NAM 代码 4. S2 注意力模块 4.1 原理 4.2 C3_S2 代码 5. 添加方式💡 6. C3_Attention 结...

前言 这篇博客针对<<Python+Yolov5舰船侦测识别>>编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤         1. 引入库         2. 代码实现         3. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件 1. Python，Pycharm 2. Yolov5 二、使用步骤 1.引入库 import argparseimpo...

目录 一、密集连接模块的介绍1、密集连接的概念2、密集连接与残差连接的对比3、DenseNet的结构 二、 YOLOv5中引入密集连接模块的原因1、密集连接模块对于目标检测的优势2、密集连接模块对目标检测性能的影响 三、 YOLOv5中密集连接模块的具体实现1、使用DenseNet的基本单元DenseBlock作为密集连接模块的基本结构：2、在每个DenseBlock中，将每个卷积层的输出与之前所有卷积层的...

yolov5 8系列 labelme数据标注 数据集生成终极教程 一.数据集准备二.转换为yolo 数据集 一.数据集准备 创建一个data 文件夹在data文件夹下创建一个images 文件夹将所有图片数据放入images文件夹下 使用labelme标注数据 标注完成后 images 文件夹下 存在原图和标注的json 文件 二.转换为yolo 数据集 在data文件夹下,根据labelme标签创建一个c...

最近，YOLOv5 扩展了对 OpenCV DNN 框架的支持，这增加了使用这种最先进的对象检测模型的优势——Yolov5 OpenCV DNN 模块. 我们已经对 YOLOv5 进行了一段时间的实验，它有很多正在进行的有趣的事情。我们正在阐明我们的发现，其中包括以下内容。 ...

目录 一、BiFPN是什么？1、什么是BiFPN2、BiFPN的优势 二、为什么要用BiFPN替换YOLOv5的Neck？1、YOLOv5原有的Neck存在的问题2、BiFPN的适用场景 三、如何在YOLOv5中实现BiFPN1、下载并替换BiFPN代码2、修改配置文件3、遇到的问题及解决方法 四、BiFPN超参数调整1、学习率2、批大小3、正则化参数 大家好，我是哪吒。 🏆往期回顾： 1、YOLOv7如何...

'crazing','inclusion','patches','pitted_surface','rolled-in_scale','scratches' 每个类别分布为： 训练结果如下： 2.基于yolov5s的训练 map值：   2.1  Inception-MetaNeXtStage 对应博客：https://cv2023.blog.csdn.net/article/details/12994689...

1.Focal modulation networks介绍 论文：https://arxiv.org/pdf/2203.11926.pdf         在Transformers中，自注意力（SA）可以说是其成功的关键，它支持依赖于输入的全局交互。但尽管有这些优势，由于自注意力二次的计算复杂度效率较低，尤其是对于高分辨率输入。因此，作者提出了focal modulation network（FocalNe...

ackbone层3.1 Focus结构3.2 CSP结构 3. Neck网络3.1 SPP结构3.2 PAN结构 4. 输出端4.1 Bounding box损失函数4.2 NMS非极大值抑制 前言 YOLOv5有几种不同的架构，各网络模型算法性能分别如下： 1. 基本概念 YOLOv5是一种目标检测算法，其模型结构主要包括以下组成部分： 输入端：YOLOv5的Head网络由3个不同的输出层组成，分别负责检测...