快捷導(dǎo)航

YOLOv5改進(jìn)系列之增加小目標(biāo)檢測(cè)層

更新時(shí)間：2022年09月14日 14:57:36 作者：加勒比海帶66

yolov5出來(lái)已經(jīng)很長(zhǎng)時(shí)間了,所以有關(guān)yolov5的一些詳細(xì)介紹在這里就不一一介紹了,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于YOLOv5改進(jìn)系列之增加小目標(biāo)檢測(cè)層的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

1.YOLOv5算法簡(jiǎn)介

YOLOv5主要由輸入端、Backone、Neck以及Prediction四部分組成。其中：

(1) Backbone：在不同圖像細(xì)粒度上聚合并形成圖像特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

(2) Neck：一系列混合和組合圖像特征的網(wǎng)絡(luò)層，并將圖像特征傳遞到預(yù)測(cè)層。

(3) Head：對(duì)圖像特征進(jìn)行預(yù)測(cè)，生成邊界框和并預(yù)測(cè)類(lèi)別。

檢測(cè)框架：

2.原始YOLOv5模型

# YOLOv5 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 13
 
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3
   [-1, 3, C3, [256, False]],  # 17 (P3/8-small)
 
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # cat head P4
   [-1, 3, C3, [512, False]],  # 20 (P4/16-medium)
 
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  # cat head P5
   [-1, 3, C3, [1024, False]],  # 23 (P5/32-large)
 
   [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(P3, P4, P5)
  ]

若輸入圖像尺寸=640X640，

# P3/8 對(duì)應(yīng)的檢測(cè)特征圖大小為80X80，用于檢測(cè)大小在8X8以上的目標(biāo)。

# P4/16對(duì)應(yīng)的檢測(cè)特征圖大小為40X40，用于檢測(cè)大小在16X16以上的目標(biāo)。

# P5/32對(duì)應(yīng)的檢測(cè)特征圖大小為20X20，用于檢測(cè)大小在32X32以上的目標(biāo)。

3.增加小目標(biāo)檢測(cè)層

# parameters
nc: 1  # number of classes
depth_multiple: 0.33  # model depth multiple
width_multiple: 0.50  # layer channel multiple
 
# anchors
anchors:
  - [5,6, 8,14, 15,11]  #4
  - [10,13, 16,30, 33,23]  # P3/8
  - [30,61, 62,45, 59,119]  # P4/16
  - [116,90, 156,198, 373,326]  # P5/32
 
# YOLOv5 backbone
backbone:
  # [from, number, module, args]
  [[-1, 1, Focus, [64, 3]],  # 0-P1/2
   [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]],  # 1-P2/4
   [-1, 3, BottleneckCSP, [128]],   #160*160
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  # 3-P3/8
   [-1, 9, BottleneckCSP, [256]],  #80*80
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  # 5-P4/16
   [-1, 9, BottleneckCSP, [512]], #40*40
   [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]],  # 7-P5/32
   [-1, 1, SPP, [1024, [5, 9, 13]]],
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 9   20*20
  ]
 
# YOLOv5 head
head:
  [[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],  #20*20
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], #40*40
   [[-1, 6], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P4  40*40
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 13     40*40
 
   [-1, 1, Conv, [512, 1, 1]], #40*40
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],
   [[-1, 4], 1, Concat, [1]],  # cat backbone P3   80*80
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 17 (P3/8-small)  80*80
 
   [-1, 1, Conv, [256, 1, 1]], #18  80*80
   [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], #19  160*160
   [[-1, 2], 1, Concat, [1]], #20 cat backbone p2  160*160
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]], #21 160*160
 
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],  #22   80*80
   [[-1, 18], 1, Concat, [1]], #23 80*80
   [-1, 3, BottleneckCSP, [256, False]], #24 80*80
 
   [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], #25  40*40
   [[-1, 14], 1, Concat, [1]],  # 26  cat head P4  40*40
   [-1, 3, BottleneckCSP, [512, False]],  # 27 (P4/16-medium) 40*40
 
   [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],  #28  20*20
   [[-1, 10], 1, Concat, [1]],  #29 cat head P5  #20*20
   [-1, 3, BottleneckCSP, [1024, False]],  # 30 (P5/32-large)  20*20
 
   [[21, 24, 27, 30], 1, Detect, [nc, anchors]],  # Detect(p2, P3, P4, P5)
  ]

# 新增加160X160的檢測(cè)特征圖，用于檢測(cè)4X4以上的目標(biāo)。

改進(jìn)后，雖然計(jì)算量和檢測(cè)速度有所增加，但對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)精度有明顯改善。

總結(jié)

到此這篇關(guān)于YOLOv5改進(jìn)系列之增加小目標(biāo)檢測(cè)層的文章就介紹到這了,更多相關(guān)YOLOv5增加小目標(biāo)檢測(cè)層內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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