改进YOLOv5系列：基于互补搜索技术和新颖架构设计组合MobileNetV3结构作为Backbone主干网络，打造不同的检测器
💡统一使用 YOLOv5 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。🌟包含大量的改进方式,降低改进难度,改进点包含【Backbone特征主干】、【Neck特征融合】、【Head检测头】、【注意力机制】、【IoU损失函数】、【NMS】、【Loss计算方式】、【自注意力机制】、【数据增强部分】、【标签分配策略】、【激活函数】等各个部分 文章目录 一、MobileNetV3论文理论部分网络架构实验 ...
Yolov5_lite pytorch量化
目录 主题 pytorch 静态量化 对称量化 非对称量化 YoloV5_lite 量化 代码地址 量化代码 fuse_modules 模块提取代码 模型网络中增加量化Module 量化过程中出现的问题 silu 不支持量化 add 操作不支持量化操作 yolov detect 回归报错 结尾 参考文献 主题 针对yolov5_lite 网络采用pytorch 进行训练后的静态量化，主要介绍量化的过程，并记录...
芒果改进YOLOv5系列：首发结合最新NIPS2022华为诺亚的GhostNetV2 架构：长距离注意力机制增强廉价操作，打造高效轻量级检测器
💡该教程为改进进阶指南，包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是全网首发原创改进内容🚀 降低改进难度,改进多种结构演示 💡本篇文章基于 基于 YOLOv5网络首发结合最新NeurIPS2022华为诺亚针对端侧设备的GhostNetV2 架构：长距离注意力机制增强廉价操作，打造轻量级检测器。 重点：🔥🔥🔥有不少同学已经反应 专栏的教程 提供的网络结构 在数据集上有效涨点!!! 重点：🌟进阶专栏内容持续更新中...
yolov5剪枝实战2:网络剪枝原理介绍
1. 网络轻量化相关技术 网络轻量化的相关技术分类：1. 网络剪枝(Network pruning) 2. 稀疏表示(Sparse representation) 3. Bits precision(低比特表示，比如不用浮点型，使用int量化) 4. Kownledge distillation(知识蒸馏) 2. 网络剪枝 神经网络一般都是over-parameterized,也就是说网络参数一般是冗余的，...
yolov5剪枝实战1: 论文及yolov5剪枝实战项目介绍
本系列博客介绍yolov5剪枝方法 1. 介绍 神经网络一般都存在过参数化(over-parameterized)的问题,存在冗余的神经元或权重,所以可以进行剪枝。 其实对网络可以针对不同的颗粒度进行剪枝，可以进行权重、神经元级别的剪枝，也可以基于channel, shape,filter以及layer级别的剪枝。 如果对element-wise级别的剪枝会导致非结构化的网络剪枝，所以我们研究的重点是结构化...
《深度学习与目标检测 YOLOv5》
《深度学习与目标检测 YOLOv5》 flyfish 基础 深度学习基础 - 向量 深度学习基础 - 累加符号和连乘符号 深度学习基础 - 最大似然估计 深度学习基础 - 朴素贝叶斯 深度学习基础 - 链式法则 深度学习基础 - 神经元 深度学习基础 - 知识脉络 深度学习基础 - 从泰勒级数到直线 深度学习基础 - 从余弦定理到余弦相似性 深度学习基础 - 余弦定理 深度学习基础 - 积分 深度学习基础 ...
树莓派4B部署Yolov5深度学习模型
成你自己的python3的版本，如果是3.8这里就输入sudo ln -s /usr/bin/python3.8 /usr/bin/python 现在基本的python环境已经配置完成。 现在需要安装yolov5具体需要的python包，首先下载yolov5的GitHub项目，代码如下： git clone https://github.com/ultralytics/yolov5cd yolov5pip...
第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现
● 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客 ● 🍦 参考文章：Pytorch实战 | 第P9周：YOLOv5-Backbone模块实现(训练营内部成员可读) ● 🍖 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制 说明： 1.本次进学习YOLOv5-Backbone模块实现，其余程序与P8周相同 2.C3模块大致已经在上周了解，本次主要了解一下SPP结构 学习记录 1.CBS CBS由一个二维卷积层+一个...
Yolov5的类激活图
醒，我们将使用无梯度方法进行对象检测，因为大多数框架不支持计算梯度。 我们将使用 ultralytics 的 YOLO5 模型 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) 您还记得，在使这个库适应新架构时，您需要考虑三件主要事情： 重塑变换。这用于从模型中获取激活并处理它们，使它们成为二维格式。例如，有时这些...
改进YOLOv5、YOLOv7系列：首发最新改进一种强大性能的全新架构(顶会2022), 该架构精度超越TPH-YOLOv5, 新范式高效涨点
所有文章都是原创首发改进内容🚀 降低改进难度,改进点包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力机制部分、自注意力机制部分等完整教程🚀 💡本篇文章基于 基于 YOLOv7、YOLOv5 等网络 该X架构精度在 VisDrone数据集上远远超越YOLOv5模型、同时超越TPH-YOLOv5模型表现！首发最新改进一种强大性能的全新架构(附YOLOv7改进), 新范式高效涨点，打造高性能...