Advertisement

Yolov5：用ResNet网络替代主干网络

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了将YOLOv5的目标检测模型中的主干网络由Darknet-53替换为不同深度和宽度的ResNet变体的效果，分析其性能变化。 将YOLOv5的主干网络替换为ResNet网络。这一改动可以应用于多个场景，例如： - 将YOLOv5的主干网络替换为ResNet网络。 - 将YOLOv5的主干网络替换为ResNet网络。 - 将YOLOv5的主干网络替换成ResNet架构。 此操作能够提升模型在特定任务上的性能表现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Yolov5：用ResNet网络替代主干网络
    优质
    本文探讨了将YOLOv5的目标检测模型中的主干网络由Darknet-53替换为不同深度和宽度的ResNet变体的效果，分析其性能变化。 将YOLOv5的主干网络替换为ResNet网络。这一改动可以应用于多个场景，例如： - 将YOLOv5的主干网络替换为ResNet网络。 - 将YOLOv5的主干网络替换为ResNet网络。 - 将YOLOv5的主干网络替换成ResNet架构。 此操作能够提升模型在特定任务上的性能表现。
     
  • 《YOLOv8主干网络替换为ShuffleNetV2（含完整代码、操作步骤及网络架构图）- 主干网络篇》
    优质
    本文详细介绍了如何将YOLOv8的主干网络替换为ShuffleNetV2，提供了完整的代码和操作步骤，并附有详细的网络架构图。 《YOLOv8：从入门到实战》内容专栏介绍： 本篇为《主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之ShuffleNetV2》，包括完整代码、添加步骤及网络结构图。 适用人群： - 初入行的人工智能学习者 - YOLOv8算法初入门的学生等
     
  • Flexible-YOLOv5: 更具可读性和灵活性，支持多种主干网络（如ResNet、ShuffleNet、MobileNet）的YOLO版本
    优质
    Flexible-YOLOv5是一款改进版的目标检测模型，增强了代码的可读性与架构的灵活性，能够兼容多种主流骨干网络，包括ResNet、ShuffleNet和MobileNet等。 flexible-yolov5 基于原始的Yolo V5项目开发。虽然对于专业人士来说理解和修改其代码并不困难，但对我来说，在尝试添加分支或更换其他骨干网络时却遇到了不小的挑战。因此，我将yolov5模型拆分为{主干、脖子、头部}三个部分，以便更容易地操作各种模块并支持更多类型的骨干网。除了对模型进行调整外，我还保持了原始的训练和测试流程不变。 这样做的好处是，在原版代码更新时也能方便地同步修改。特征重组包括重新组织骨干网络、颈部连接以及头部结构等，使得用户可以更加灵活便捷地更改网络架构，并使用如mobilenetV3、shufflenetV2或resnet18、50、101等多种主干网。 为了开始使用该项目，请确保满足所有先决条件。您需要准备以yolov5格式的数据集，可以通过utils目录下的make_yolov5脚本来帮助完成这一过程。
     
  • Yolov5网络剪枝的代码
    优质
    本项目基于YOLOv5目标检测模型，实施了神经网络剪枝技术以减少计算量和加速推理过程。通过Python实现，适用于对模型进行轻量化处理的研究者与开发者。 YOLOv5网络剪枝技术旨在优化目标检测模型，通过减少复杂度来提高运行速度，并尽可能保持其性能水平。在计算机视觉领域特别是实时应用或资源有限的设备上，这种技术显得尤为重要。 YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测框架，在效率和准确性方面表现突出。Yolov5是最新版本，由Ultralytics团队开发，它进一步提升了前几代模型的速度与精度水平。网络剪枝则通过去除对性能影响较小的连接或神经元来减少参数数量、降低计算量。 进行YOLOv5网络剪枝的主要步骤如下： 1. **初步剪枝**：根据权重绝对值或其在模型中的贡献度，确定可以移除的连接和神经元。这一阶段通常伴随着重新训练过程以确保性能不受影响。 2. **结构简化**：通过合并通道、调整卷积核大小等方式来优化不规则网络架构，并形成更紧凑有效的模型布局。 3. **微调**：在完成初步剪枝与结构调整后，需要对新模型进行额外的训练（即微调），以恢复或提升其性能水平。 4. **评估迭代**：每次执行剪枝操作之后都需要对其效果进行全面评估并可能需要多次重复此过程直到找到最优策略为止。 针对YOLOv5网络剪枝代码，通常会包含以下关键部分： - 实现不同类型的剪枝算法（如基于权重、重要性或结构敏感的剪枝）。 - 设计模型性能评估脚本以衡量检测精度与速度等指标的变化情况。 - 编写训练和微调相关代码来支持整个过程中的数据预处理及优化器选择等功能需求。 - 开发工具用于转换简化后的网络架构，使其更适合实际应用环境部署要求。 - 提供可视化手段帮助用户理解剪枝前后模型结构的差异及其影响。 通过研究这些技术细节，可以深入了解如何在实践中有效实施YOLOv5模型的网络剪枝，并且能够在资源受限条件下优化目标检测系统的性能。
     
  • 基于Yolov5改进的版本，采用更多主干网络ResNet、ShuffleNet、MobileNet等（含完整源码、说明文档和数据）.rar
    优质
    本资源提供了一个基于Yolov5改进的版本，引入了多种主流骨干网络如ResNet、ShuffleNet及MobileNet，附带完整代码、详细文档和训练数据。 资源内容包括基于YOLOv5改进的模型，该模型集成了多种主干网络如ResNet、ShuffleNet、MobileNet、EfficientNet、HRNet，并引入了CBAM与DCN等技术优化，同时支持TensorRT加速。此资源包含完整源码及详细的说明文档和数据。 代码特点：采用参数化编程方式，便于调整参数设置；编码思路清晰且注释详尽。 适用对象：适合计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的大学生用于课程设计或毕业项目研究。 作者介绍：资深算法工程师，在某大型企业工作十年以上。精通Matlab、Python、C/C++和Java等编程语言，擅长YOLO目标检测算法仿真以及多种领域的智能优化与预测技术，如计算机视觉应用中的图像处理及信号分析等领域。欢迎交流探讨学习机会。
     
  • PyTorch中ResNet网络实战.pdf
    优质
    本PDF文档深入讲解了如何在PyTorch框架下实现和应用经典的ResNet神经网络模型，适合深度学习开发者及研究者阅读参考。 本段落总结了ResNet的相关原理与网络结构，并使用PyTorch进行代码实现。同时，对自定义的花类数据集进行了训练和测试。
     
  • YOLOV5 肋骨骨折检测改进项目【采用ResNet作为骨干网络】（含数据、代码及预训练模型）
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发了肋骨骨折检测系统，并采用了ResNet作为其核心骨干网络，旨在提升检测精度。该项目提供完整数据集、源代码以及预训练模型，便于科研人员进行二次开发和应用研究。 YOLOV5 改进实战项目【更换骨干网络为resnet】用于肋骨骨折检测，包含代码、数据集、训练好的权重参数。经测试，可以直接使用该代码。 项目总大小：686MB 本项目将yolov5的骨干网络替换成了官方实现的resnet，并进行了30个epoch的简单训练，map指标为0.37，而map0.5:0.95则达到了0.19。这里仅使用了30个epoch用于测试，因此模型还未完全收敛；增加更多的轮次可以提高网络性能。 【如何训练】与yolov5相同的方法进行训练：先准备好数据集，并修改yaml文件中的类别信息后即可开始训练。 【数据集介绍】 肋骨骨折图像数据共包含五种类别：移位的肋骨骨折、非移位的肋骨骨折、扣肋骨折、节段性肋骨骨折和不确定类型肋骨骨折。 - 训练集包括4618张图片及其对应的标签txt文件； - 验证集则由1076张图片及相应的标签txt文件组成。
     
  • YOLOv5网络架构细节图（YOLOv5）
    优质
    简介：本文提供了一张详细的YOLOv5神经网络架构图，帮助读者深入了解该模型的设计结构与工作原理。 YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种基于深度学习的目标检测框架，在2016年首次由Joseph Redmon等人提出，并在后续版本中不断优化升级。作为最新版，它在速度和精度上都取得了显著的提升，尤其适合实时目标检测任务。本段落将深入探讨YOLOv5的网络结构细节。 首先来看其基本架构：YOLOv5沿用了单阶段检测的核心思想——同时预测边界框和类别概率，减少了步骤。它的网络结构主要由主干网络和检测头两部分组成。其中，主干网络用于特征提取；而检测头则负责定位与分类任务。 在主干网络方面，通常采用ResNet或CSPNet作为基础模型，这两个框架在图像识别领域表现出色。特别地，CSPNet（Cross Stage Partial Network）是YOLOv3引入的一个改进版的ResNet架构，通过分部分支处理信息来减少计算量并提高稳定性。 为了增强对不同尺度目标的适应性，在YOLOv5中加入了SPP-Block（Spatial Pyramid Pooling），它可以捕获多种大小区域的信息，尤其有助于提升小目标检测的效果。 除此之外，YOLOv5还采用了Mosaic数据增强技术——一种创新的数据处理方式。它通过随机拼接四张训练图像来改进模型对不同部分和位置的目标的处理能力。 在检测头的设计上，Panoptic FPN（Feature Pyramid Network）被选用以提供更丰富的上下文信息，从而提升目标检测与分割的表现力。 此外，YOLOv5采用了Efficient Anchor-Free设计。不同于传统的锚点方法，它通过直接预测物体中心、大小和旋转角度来简化网络结构，并提升了模型的泛化能力。 借助自注意力机制（Self-Attention），该框架可以更好地捕捉长距离依赖关系，进一步提高特征表达的能力。这种机制允许网络根据全局信息进行动态调整。 在训练过程中，YOLOv5使用了改进的批标准化层和优化后的权重初始化策略来加速模型收敛，并提升检测性能；同时采用了如Cosine Annealing或者Step Decay等学习率策略以避免过早停止或震荡现象的发生。此外，在选择Adam或SGD作为优化器的同时还综合考虑分类、回归与置信度损失，确保了精确度和召回率的平衡。 综上所述，YOLOv5通过改良传统网络结构、创新的数据增强技术以及针对性的技术优化为其实现高效且准确的目标检测性能奠定了基础。通过对这些细节的理解可以更好地应用此模型解决实际中的计算机视觉问题。
     
  • Inception-ResNet-V2卷积神经网络
    优质
    简介：Inception-ResNet-V2是结合了Inception模块与残差连接的深度CNN架构，用于图像分类和识别任务，在ImageNet等数据集上性能优异。 训练文件和测试文件是数据处理中的重要组成部分。它们分别用于模型的训练过程以及验证模型的效果。在准备这些文件的过程中，需要确保数据的质量与多样性以提高机器学习项目的成功率。
     
  • TensorFlow中的DenseNet、ResNet和Inception网络
    优质
    本文介绍了TensorFlow框架下的三种深度学习经典模型——DenseNet、ResNet及Inception网络，探讨了它们的独特架构及其在图像识别领域的应用与优势。 该文件包含一个DenseNet，一个ResNet以及一个Inception网络。