scale-yolov4
时间: 2023-09-25 10:14:26 浏览: 40
Scale-YOLOv4 是一种用于目标检测任务的改进的 YOLOv4 模型。YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,而 YOLOv4 是其最新版本。Scale-YOLOv4 在 YOLOv4 的基础上进行了一些改进,以提升检测性能和准确度。
Scale-YOLOv4 通过引入 CSPDarknet53 网络作为骨干网络,使用 PANet 进行特征融合,并应用了一些优化策略,如IoU损失、Label Smoothing等。这些改进使得 Scale-YOLOv4 在目标检测任务中取得了较好的性能。
需要注意的是,Scale-YOLOv4 是一种经过改进的模型,它与原始的 YOLOv4 模型有所区别,但目标仍然是实现高性能的目标检测。
相关问题
对tph-yolov5增加超分网络的代码
以下是对tph-yolov5增加超分网络的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.cuda.amp import autocast
from models.common import Conv
from models.yolo import Detect
from models.super_resolution import SuperResolutionNet
class TPH(nn.Module):
def __init__(self, num_classes, input_channels=3, super_res_scale=4):
super(TPH, self).__init__()
self.num_classes = num_classes
self.input_channels = input_channels
self.super_res_scale = super_res_scale
# Super Resolution Network
self.super_res = SuperResolutionNet(scale=self.super_res_scale)
# Backbone
self.backbone = nn.Sequential(
Conv(self.input_channels, 32, 3, 1),
nn.MaxPool2d(2, 2),
Conv(32, 64, 3, 1),
nn.MaxPool2d(2, 2),
Conv(64, 128, 3, 1),
Conv(128, 64, 1, 1),
Conv(64, 128, 3, 1),
nn.MaxPool2d(2, 2),
Conv(128, 256, 3, 1),
Conv(256, 128, 1, 1),
Conv(128, 256, 3, 1),
nn.MaxPool2d(2, 2),
Conv(256, 512, 3, 1),
Conv(512, 256, 1, 1),
Conv(256, 512, 3, 1),
Conv(512, 256, 1, 1),
Conv(256, 512, 3, 1),
)
# Neck
self.neck = nn.Sequential(
Conv(512, 256, 1, 1),
Conv(256, 512, 3, 1),
Conv(512, 256, 1, 1),
Conv(256, 512, 3, 1),
Conv(512, 256, 1, 1),
)
# Head
self.head = nn.Sequential(
Conv(256, 512, 3, 1),
nn.Conv2d(512, (self.num_classes + 5) * 3, 1, 1, bias=True),
Detect(num_classes=self.num_classes)
)
@autocast()
def forward(self, x):
# Super Resolution Network
x = self.super_res(x)
# Backbone
x = self.backbone(x)
# Neck
x = self.neck(x)
# Head
x = self.head(x)
return x
```
在这个示例中,我们在原始的TPH模型中添加了一个超分辨率网络。该网络将输入图像放大一定倍数,并将其用作TPH模型的输入。这可以提高模型对细节的感知能力,从而提高检测精度。
注意,这只是一个示例代码,并不是在所有情况下都适用的通用代码。根据您的具体需求,您可能需要修改或完全重写代码。
yolov4-tiny网络结构讲解
Yolov4-tiny是Yolov4系列中的一个网络结构,它是Yolov4的一个轻量级版本,具有较高的检测速度和较低的计算复杂度。Yolov4-tiny采用了CSPDarknet53-tiny作为主干网络,其中CSP(Cross Stage Partial)连接是一种特殊的连接方式,将主干网络的输出分成两段,一段进行卷积处理,另一段保留原始特征,并将两者进行连接。这种结构可以减少计算量和参数数量,同时提高检测性能。
除了CSPDarknet53-tiny,Yolov4-tiny还引入了一些其他模块来增强网络的性能。其中,BiFPN(Bi-directional Feature Pyramid Network)模块类似于EfficientDet中的特征金字塔网络,用于融合不同尺度的特征信息。此外,Yolov4-tiny还在最后几层添加了SAM(Spatial Attention Module)和PAN(Path Aggregation Network)模块,以增强网络的感受野和特征表达能力。
总的来说,Yolov4-tiny是一个轻量级的目标检测网络结构,通过采用CSPDarknet53-tiny作为主干网络,并引入BiFPN、SAM和PAN等模块,实现了高效的目标检测性能。\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [关于yolov4的结构对比学习(yolov4/yolov4-tiny/scale yolov4)](https://blog.csdn.net/weixin_38715903/article/details/110070836)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [网络解析----yolov4网络解析](https://blog.csdn.net/m0_37975258/article/details/130991029)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]