yolov5修改网络结构

在引用中提到了一些与yolov5超参数相关的内容，包括在hyp.scratch.yaml中增加了关键点loss的超参数（landmark: 0.5），在yolo.py中增加了关键点回归的计算，以及在face_datasets.py中为人脸数据的读取方式准备了数据的格式参考yolov5的格式，并在后面增加了关键点的坐标（归一化）。

此外，引用提到了args参数，这是模块参数，包括channel，kernel_size，stride，padding，bias等。

引用中给出了yolov5的网络结构，其中包括各个层的超参数，如卷积层的通道数、卷积核大小、步长等，以及上采样层的方式和参数。

综上所述，yolov5的超参数包括关键点loss的超参数、关键点回归计算的参数、数据读取格式以及网络结构中各层的参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

yolov5修改网络结构neck

根据引用和引用中提到的内容，YOLOv5对网络结构的neck进行了修改。具体来说，YOLOv5的neck部分采用了SPP模块和PAN模块，并在PAN模块进行融合后，使用了借鉴CSPnet设计的CSP_v5结构，以增强网络的特征融合能力。这样的修改可以有效地融合不同层的特征，从而更好地检测大、中、小目标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolo6d的骨干网络进行修改.zip](https://download.csdn.net/download/qq_30803353/87780739)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [yolo系列的Neck模块](https://blog.csdn.net/baidu_38262850/article/details/126148560)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

yolov5修改网络结构剪枝

对于Yolov5的网络结构修改和剪枝，可以采取以下几个步骤：

1. 修改网络结构：Yolov5的网络结构主要包括主干网络和检测头部。可以根据需求修改主干网络的层数、通道数或添加新的层来改变特征提取能力。同时，也可以调整检测头部的层数和通道数来适应不同的检测任务。

2. 剪枝：剪枝是一种通过减少网络中冗余参数来提高模型轻量化和推理速度的方法。可以使用一些剪枝算法，如结构化剪枝或非结构化剪枝，来识别并移除网络中不必要的参数。剪枝算法通常基于网络权重的重要性进行决策，并将权重较小或不重要的连接进行裁剪。

3. 细化训练：在剪枝后，修剪掉的参数会导致精度下降。为了恢复模型的性能，可以进行细化训练。细化训练是通过微调模型，重新训练修剪后的模型参数，使其适应新的网络结构或目标任务。

需要注意的是，在进行网络结构修改和剪枝时，需要对模型进行充分的验证和评估，以确保修改不会对模型的性能产生显著影响。同时，剪枝也需要平衡模型的精度和推理速度之间的权衡，以满足实际应用的需求。