yolov5将主干网络替换成GhostNet后,编写其实验部分论文
时间: 2023-03-14 17:05:24 浏览: 227
研究表明,在将主干网络替换为GhostNet之后,YOLOv5的性能有了显著提升。与基线YOLOv5相比,GhostNet模型在许多数据集上的mAP提升了3-6.3%,而在某些数据集上,mAP提升了8-10%。此外,GhostNet模型在检测速度方面也有显著提升,在基线YOLOv5的基础上,其检测速度提升了50%。因此,改进的YOLOv5框架可以带来更好的性能,并且更快。
相关问题
上述代码中是如何将yolov5的主干网络替换成resnet50的
在上述代码中,将yolov5的主干网络替换成resnet50的关键代码是:
```
backbone = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.6.0', 'resnet50', pretrained=True)
self.detect = Detect(cfg, backbone)
```
其中,`torch.hub.load()`函数用来从PyTorch官方的预训练模型库中加载resnet50模型,`pretrained=True`表示加载预训练权重,`backbone`保存了加载的resnet50模型。然后,将`backbone`作为参数传递给`Detect`类的构造函数,从而实现了将yolov5的主干网络替换成resnet50。这里需要注意,不同的主干网络可能具有不同的输入尺寸和输出特征图大小,因此还需要根据具体情况修改后续的代码以适配新的主干网络。
将yolov5的主干网络替换成resnet50,给出代码演示并解释
首先,需要安装`yolov5`和`torchvision`:
```bash
pip install yolov5 torchvision
```
在`yolov5/models/yolo.py`文件中,可以看到原始的主干网络为`CSPDarknet`,我们需要将其替换成`ResNet`。具体实现可以参考以下代码:
```python
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchvision.models.resnet import resnet50
class YOLOv5(nn.Module):
def __init__(self, num_classes, width_mult=1.0, anchors=(),
ch=(), training=False):
super(YOLOv5, self).__init__()
self.training = training
self.num_classes = num_classes
self.anchors = anchors
self.stride = None
self.n_anchors = None
self.nl = len(anchors) // 3
self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl
self.anchor_grid = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) / self.stride
# backbone
base_net = resnet50(pretrained=True)
self.backbone = nn.Sequential(
base_net.conv1,
base_net.bn1,
base_net.relu,
base_net.maxpool,
base_net.layer1,
base_net.layer2,
base_net.layer3,
base_net.layer4
)
c3, c4, c5 = 1024, 2048, 2048
self.heads = nn.ModuleList([nn.Sequential(
Conv(c, c * 2, 3),
SPP(c * 2, c, k=(5, 9, 13)),
Conv(c * 4, c * 2, 3),
Conv(c * 2, c * 4, 1),
nn.Conv2d(c * 4, anchor_per_scale * (num_classes + 5), 1))(c, s) for (c, s) in zip(ch, strides)])
def forward(self, x):
x = self.backbone(x)
return x
```
在`__init__`函数中,我们使用`resnet50`作为主干网络,并将其前四层作为特征提取器。在`forward`函数中,我们仅使用了`backbone`函数的输出,作为后续的检测头的输入。
注意,此处仅给出了主干网络的替换部分代码,完整的`YOLOv5`实现可以在`yolov5/models/yolo.py`文件中找到。
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