yolo系列的激活函数
时间: 2023-09-09 14:11:16 浏览: 106
YOLO(You Only Look Once)系列算法中使用的激活函数是LeakyReLU(Leaky Rectified Linear Unit)。LeakyReLU是ReLU的一种变体,当输入为负数时,它引入了一个小的斜率以保持一定的负值响应。这有助于解决ReLU可能导致的输出稀疏性问题。在YOLO中,LeakyReLU被用作激活函数,以增加网络的表达能力和学习能力。
相关问题
yolo改进激活函数
引用提到,在yolo算法的改进中,可以从输入端、主干特征提取网络、特征融合网络和检测头等四个方面进行改进。其中,改进的方法包括添加注意力机制、损失函数改进、改变网络结构、替换主干特征提取网络、改进非极大值抑制和k-means聚类算法等。在改进激活函数方面,之前的一些尝试包括替换激活函数为FReLU、改进激活函数为ACON和改进激活函数为GELU,这些方法都在一定程度上提高了检测效果。
引用提到,在yolov5算法中,还使用了一些激活函数及其变体,包括ReLU、PReLU、RReLU、FReLU、Swish、Mish和Acon系列等。这些激活函数的设计都是基于为实现更好的性能而进行的优化和搜索。
引用中提到,Swish是一种使用自动搜索技术得到的激活函数,它遵循了一些设计准则,例如使用较简单的激活函数可以获得更好的性能,使用原始预激活x作为最终二元函数的一个输入等。这些准则为激活函数的设计提供了有价值的经验和方向。
因此,对于改进yolo算法的激活函数来说,可以尝试替换激活函数为其他变体,如FReLU、ACON、GELU等,以及使用自动搜索技术来寻找更优的激活函数,如Swish、Mish等。这些改进的激活函数可能会在提高yolo算法的性能方面起到一定的作用。
更改yolo激活函数
在修改YOLO的激活函数时,可以将原来的SiLU激活函数替换为FReLU激活函数。FReLU是一种专用于视觉任务的激活函数,通过增加可忽略的空间条件开销将ReLU和PReLU扩展为2D激活函数。它能够在激活函数阶段实现像素级的空间信息建模能力,提升目标检测、语义分割等目标识别任务的性能。在YOLO的代码中,你可以打开common.py文件,修改Conv以及BottleneckCSP模块,将激活函数由原来的SiLU更换为FReLU激活函数。这样做可以显著改善图像视觉,并增强激活空间的灵敏度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127552931)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YOLOv5更换激活函数(FReLU+SE机制)](https://blog.csdn.net/qq_58355216/article/details/125080361)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
阅读全文