yolov5s的激活函数
时间: 2023-10-28 14:52:46 浏览: 64
Yolov5s使用的激活函数主要是Mish和SiLU。其中,Mish是一种新型的激活函数,它在保持ReLU的优点的同时,还能够克服其缺点,同时还具有较好的数值稳定性和非线性表达能力;而SiLU(Sigmoid Linear Unit)是一种类似于ReLU的激活函数,但是在一些情况下可以取得更好的效果。
相关问题
yolov5s中使用的损失函数
YOLOv5s中使用了三种损失函数和一个激活函数,分别是分类损失cls_loss、定位损失box_loss、置信度损失obj_loss和sigmoid激活函数。其中,分类损失函数用于计算锚框与对应的标定分类是否正确定位,定位损失函数用于计算预测框与标定框之间的误差(GIoU),置信度损失函数用于计算网络的置信度。同时,为了解决两个物体重叠的情况,YOLOv5s引入了GIoU来维持IoU尺寸的不变性,重叠时也能保持与IoU的强关联性。此外,YOLOv5s还采用了sigmoid作为激活函数,解决了损失函数权重更新过慢的问题,具有“误差大的时候,权重更新快;误差小的时候,权重更新慢”的特点。最后,YOLOv5s还使用了交叉熵损失函数。
yolov5s.cfg
YOLOv5是目标检测算法YOLO(You Only Look Once)系列的最新版本。YOLOv5有三个不同的版本,分别是YOLOv5s,YOLOv5m和YOLOv5l。其中,YOLOv5s是最轻量级的版本,参数量仅有7.3M,适合应用于性能较低的设备上。
YOLOv5s.cfg是YOLOv5s的配置文件。配置文件是指定算法参数以及网络结构的文件,它影响最终模型的性能和准确率。YOLOv5s.cfg包含了14个卷积层和3个最大池化层,每个卷积层都跟着一个批量归一化层和一个激活函数层。此外,还有两个连接层和两个反卷积层。YOLOv5s.cfg共有135个输出通道,用于输出检测框和预测框的类别和坐标值。
YOLOv5s.cfg还包含了一些超参数的配置,这些参数将影响模型的学习效果和准确度。其中包括分析特征图大小以及选取检测框大小的阈值。通过不断调整这些超参数,可以使模型更加精确地检测目标,并提高准确度。
总而言之,YOLOv5s.cfg是YOLOv5s模型的核心配置文件,它包含了算法的参数和网络结构,影响着算法的性能和准确度。对于需要在性能较低的设备上运行的目标检测应用,YOLOv5s.cfg是一个不可或缺的文件。