YOLOv5网络结构解析

YOLOv5网络结构解析

YOLOv5的实现细节解析:基础组件与实现细节 YOLO(You Only Look Once)系列作为目标检测领域的重要算法,以其速度快、性能好而著称。YOLOv5是该系列的最新版本,它在保持YOLO一贯的简洁高效特点的同时,进一步优化了算法性能。本文将深入探讨YOLOv5的实现细节,包括其基础组...

[帮助文档] 查看云网络组网结构与流量分布情况

您可以在网络智能服务 NIS(Network Intelligence Service)中通过网络拓扑和流量分析快速了解公司业务在云网络的组网形态及流量分布情况,帮助您优化资源分配,规划网络架构。

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YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用SENetV1改进网络结构 (ILSVRC冠军得主)

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用SENetV1改进网络结构 (ILSVRC冠军得主)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是SENet(Squeeze-and-Excitation Networks)其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型,而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机制)。在SEN...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用SENetV2改进网络结构 (全网首发改进)

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用SENetV2改进网络结构 (全网首发改进)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是SENetV2,其是2023.11月的最新机制(所以大家想要发论文的可以在上面下点功夫),其是一种通过调整卷积网络中的通道关系来提升性能的网络结构。SENet并不是一个独立的网络模型,而是一个可以和现有的任何一个模型相结合的模块(可以看作是一种通道型的注意力机...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone(轻量化网络结构)

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV2替换Backbone(轻量化网络结构)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV2,其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。其在MobilNetV1的基础上采用反转残差结构和线性瓶颈层。这种结构通过轻量级的深度卷积和线性卷积过滤特征,同时去除狭窄层中的非线性,以维持表征能力。MobileNetV2在性能上和精...

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone(轻量化网络结构)

YOLOv5改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone(轻量化网络结构)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV1,其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构,并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络,其引入了两个简单的全局超参数,用于在延迟和准确性之间进行有效的权衡。实验表明,MobileNets在资源和准确性的权衡...

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(7)——网络结构(2)common.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(7)——网络结构(2)common.py

前言 上一篇我们一起学习了YOLOv5的网络模型之一yolo.py,它这是YOLO的特定模块,而今天要学习另一个和网络搭建有关的文件——common.py,这个文件存放着YOLOv5网络搭建常见的通用模块。如果我们需要修改某一模块,那么就需要修改这个文件中对应模块的定义。学这篇的同时,搭配...

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(6)——网络结构(1)yolo.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读(6)——网络结构(1)yolo.py

前言在上一篇中,我们简单介绍了YOLOv5的配置文件之一 yolov5s.yaml,这个文件中涉及很多参数,它们的调用会在这篇 yolo.py 和下一篇 common.py 中具体实现。本篇我们会介绍 yolo.py,这是YOLO的特定模块,和网络构建有关。在 YOLOv5源码中,模型的建...

一些关于Yolov5的改进点及实验结果(新增YOLOv5网络结构图)

一些关于Yolov5的改进点及实验结果(新增YOLOv5网络结构图)

项目地址:Yolov5_Magic分享一些改进YOLOv5的技巧,不同的数据集效果肯定是不同的,有算力的话还是要多尝试有关代码怎么使用,大家可以去看我的博文,或者官方的文档,我在这统一做一个汇总手把手带你调参Yolo v5 (v6.2)(推理)🌟强烈推荐手把手带你调参Y...

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