yolov5加入轻量级
时间: 2023-08-04 08:09:59 浏览: 61
YOLOv5在网络结构上进行了一些修改和优化。首先,它引入了MobileNetV2作为主干网络,采用了深度可分离卷积和残差模块,以及Relu6的激活函数。这些改进使得计算量更小,同时保持了较高的准确性。[1]
此外,YOLOv5还引入了CARAFE(Content-Aware ReAssembly of Features)方式,用于特征重组。CARAFE可以提高小目标和遮挡物的检测精度,并在多个数据集上验证了mAP的提升效果。[2]
关于参数量,根据引用[3]的公式,参数量取决于输入通道数Cin、输出通道数Cm、卷积核大小kencoder和上采样因子σkup。具体的参数量计算公式可以根据这个公式进行推导。
综上所述,YOLOv5通过引入MobileNetV2和CARAFE方式,实现了轻量级的目标检测模型。
相关问题
yolov5轻量化加入
根据引用\[1\]和引用\[2\],YOLOv5通过一系列有效的轻量化技术,如卷积核剪枝、特征金字塔结构、网络宽度和深度、轻量级正则化、轻量级激活函数和知识蒸馏等,成功实现了模型的轻量化。这些技术使得YOLOv5能够在保持较高性能的同时,减小模型的体积和计算量,从而适应不同的场景和设备。因此,将轻量化技术应用于YOLOv5可以进一步提高模型的效率和性能。\[2\]
引用\[3\]也提到了YOLOv5通过网络剪枝、特征金字塔结构、网络宽度和深度、轻量级正则化、轻量级激活函数和知识蒸馏等轻量化技术,成功实现了模型的轻量化。这些技术使得YOLOv5的模型体积得到了显著压缩,可以更好地适应不同的场景和设备。因此,将轻量化技术应用于YOLOv5可以使其在资源受限的环境下更加高效地运行。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv5-Lite:更轻更快易于部署的YOLOv5](https://blog.csdn.net/weixin_45829462/article/details/119767896)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOV5-模型轻量化的一些常见方法](https://blog.csdn.net/m0_58508552/article/details/129096297)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
yolov5轻量化 repvgg
引用\[1\]:MobileOne是一个轻量级的卷积神经网络架构,它是基于YOLOv7项目的MobileOne-ms0的官方预训练权重进行训练的。你可以在该链接中找到MobileOne的官方预训练权重和相关文档。\[1\]
引用\[2\]:RepVGG是一种简单但功能强大的卷积神经网络架构,它在推理时具有类似于VGG的骨干结构,主体部分由3x3卷积和ReLU激活函数堆叠而成。在训练时,模型采用多分支拓扑结构。通过结构重参数化技术,训练和推理架构被解耦,从而实现了RepVGG模型。据我们所知,在ImageNet数据集上,RepVGG的top-1准确性达到80%以上,这是老模型首次实现该精度。此外,RepVGG在NVIDIA 1080Ti GPU上的运行速度比ResNet-50快83%,比ResNet-101快101%,并且具有更高的精度。与最新的EfficientNet和RegNet等模型相比,RepVGG在精度和速度之间取得了良好的平衡。\[2\]
引用\[3\]:在使用yolov5轻量化repvgg时,可以在yolo.py文件中的Model类的fuse方法中加入MobileOne和MobileOneBlock部分的reparameterize操作。具体步骤如下:
1. 在Model类的fuse方法中,遍历模型的所有模块。
2. 如果遇到RepConv类型的模块,调用fuse_repvgg_block方法进行融合。
3. 如果遇到RepConv_OREPA类型的模块,调用switch_to_deploy方法进行转换。
4. 如果遇到MobileOne或MobileOneBlock类型的模块,并且具有reparameterize方法,调用reparameterize方法进行重参数化操作。
5. 如果遇到Conv类型的模块,并且具有bn属性,调用fuse_conv_and_bn函数进行融合,并更新模块的forward方法。
6. 如果遇到IDetect或IAuxDetect类型的模块,调用fuse方法进行融合,并更新模块的forward方法。
7. 最后,返回更新后的模型。
这样,你就可以在yolov5轻量化repvgg中使用MobileOne和MobileOneBlock,并进行相应的重参数化操作。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【YOLOv7改进轻量化】第一章——引入轻量化骨干网络MobileOne](https://blog.csdn.net/weixin_44994302/article/details/128156130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合RepVGG(速度飙升)](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127813191)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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