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...

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,...

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 ...

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...

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...

YOLOv5蒸馏 | 知识蒸馏理论篇 | 1/2

之前在《一文搞懂【知识蒸馏】【Knowledge Distillation】算法原理》这篇文章中介绍过一些知识蒸馏的原理,这篇博文将会着重介绍目标检测领域的知识蒸馏原理。 文章目录 1.《Object detection at 200 Frames Per Second》 1.1 蒸馏难点 1.2 蒸馏损失 1.3 实验结果 2. 《Learning Efficient Object Detection M...

YOLOv5、v7改进之三十八:引入RepVGG模型结构

同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7,YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文,这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说,研究的价值和新颖度都不太够了,为与时俱进,以后改进算法以YOLOv7为基础,此前YOLOv5改进方法在YOLO...

改进YOLOv5系列:增加Swin-Transformer小目标检测头

💡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。🌟本项目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。 本篇是《增加一个Swin检测头结构🚀》的代码演示 最新...
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2022-11-27 13:53:10 1669528390