目标检测 YOLOv5 - 预处理letterbox坐标映射回原图坐标 C++实现
目标检测 YOLOv5 - 预处理letterbox坐标映射回原图坐标 C++实现 flyfish 目标检测 YOLOv5 - 模型推理预处理 letterbox (python) 目标检测 YOLOv5 - 预处理letterbox坐标映射回原图坐标 (python) 目标检测 YOLOv5 - 模型推理预处理 letterbox C++实现 目标检测 YOLOv5 - 预处理letterbox坐标映射回...
基于Yolov5/Yolov7的DRConv动态区域感知卷积，即插即用，涨点显著！
1.Dynamic Region-Aware Convolution 论文：https://arxiv.org/pdf/2003.12243.pdf 本文提出了一种新的卷积算法，称为动态区域卷积算法（DRConv） ，该算法能够自动将滤波器分配到相应的空间区域，因此，DRConv具有强大的语义表示能力，并完美地保持了平移不变性。 DRConv的结构如上图所示，首先用标准卷积从输入生成引导特征，然后根据引...
涨点神器：卷积变体DCNV2引入Yolov5/Yolov7，助力涨点
1.DCN V2介绍 DCN V2: Improved Deep & Cross Network and Practical Lessons for Web-scale Learning to Rank Systems 论文：https://arxiv.org/abs/2008.13535 作者通过在DCN的基础上，增加了2个创新点，分别是调制模块和使用多个调制后的DCN模块，从形成了DCN的升级版本——...
涨点神器：Yolov5/Yolov7引入CVPR2023 InternImage：注入新机制，扩展DCNv3，助力涨点，COCO新纪录65.4mAP！
1.InternImage介绍 论文：https://arxiv.org/abs/2211.05778 代码：GitHub - OpenGVLab/InternImage: [CVPR 2023 Highlight] InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions 理论部分参考...
涨点技巧： 谷歌强势推出优化器Lion，引入到Yolov5/Yolov7,内存更小、效率更高，秒杀Adam(W)
1.Lion优化器介绍 论文：https://arxiv.org/abs/2302.06675 代码：automl/lion at master · google/automl · GitHub 1.1 简单、内存高效、运行速度更快 1）与 AdamW 和各种自适应优化器需要同时保存一阶和二阶矩相比，Lion 只需要动量，将额外的内存占用减半； 2）由于 Lion 的简单性，Lion 在我们的实验中具有更...
涨点技巧：Yolov5/Yolov7引入CVPR2023 Demystify Transformers & Convolutions ，提升小目标检测精度
Demystify Transformers & Convolutions in Modern Image Deep Networks 论文：https://arxiv.org/pdf/2211.05781.pdf 视觉转换器最近的成功激发了一系列具有新颖特征转换范例的视觉主干，这些范例报告了稳定的性能增益。尽管新颖的特征转换设计通常被认为是收益的来源，但一些主干可能受益于先进的工程技术，这使得很难确定关键特...
基于Yolov5的二维码QR码识别
) file_trainval.close()file_train.close()file_val.close()file_test.close() 1.2 通过voc_label.py得到适合yolov5训练需要的 # -*- coding: utf-8 -*-import xml.etree.ElementTree as ETimport osfrom os import getcwd set...
YOLOv5/v7 更换骨干网络之 SwinTransformer
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.14030.pdf 代码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer 本文介绍了一种新的视觉Transformer，称为Swin Transformer，它可以作为计算机视觉通用的骨干网络。从语言到视觉的转换中，适应Transformer所面临的挑战源于两个领域之间的差异，如视觉实体尺度的巨大...
YoloV5+DAMOYOLO:将DAMOYOLO中的GFPN结构与Yolov5结合
= (x5, x7, x6) return outputs 我根据ONNX结构图和上述代码画了简易的展示图：画的相对简单了，可能有些错误，后续我都没在看了，大家还是主要看代码吧 训练自己的数据集： YoloV5+GFPN（我没用Rep） yolov5： map@0.5 相比之下提升了1.7个百分点。。。。还是阔以的 再看下参数量对比：(imgsize,map@50,mAP50-95,参数量(M),FLOPs...
改进YOLOv5的交通灯实时检测鲁棒算法
摘要 交通灯检测算法作为自动驾驶任务中的一个重要环节,直接关系到智能汽车的行车安全。因为交通灯尺度小且环境复杂,给算法研究带来了困难。针对交通检测存在的痛点,提出改进YOLOv5的交通灯检测算法。首先使用可见标签比确定模型输入;然后引入ACBlock结构增加主干网络的特征提取能力,设计SoftPool减少主干网络的采样信息损失,使用DSConv卷积核减少模型参数;最后设计了记忆性特征融合网络,高效利用了高级语...