yolov5双流网络
时间: 2023-09-14 10:07:54 浏览: 64
Yolov5双流网络是一个使用了双流卷积神经网络结构的物体检测模型。根据引用[1],在Matlab2016a、Windows10、VS2015和CPU环境下编译好的代码可以直接运行,但需要下载三个预训练好的模型才能正常使用。这些预训练模型可以在相关的博客中找到。
另外,根据引用,双流网络使用BCE损失函数来计算目标性差异损失(Objectness loss)。在此损失函数中,"obj"指的是网络预测的目标边界框与真实目标边界框的重叠度(IoU)。这个损失函数被用于计算所有样本的目标性差异损失。
引用提供了一些训练策略。其中包括多尺度训练,即在0.5倍至1.5倍之间的尺度范围内进行训练;自动根据数据集的目标重新聚类生成新的锚框;训练初期将学习率从一个非常小的值慢慢增长到设置的初始学习率;给学习变量增加一个动量,以使参数更新更加平滑;以及混合精度训练等。
总而言之,Yolov5双流网络是一个用于物体检测的模型,使用双流卷积神经网络结构,采用BCE损失函数计算目标性差异损失,并结合多种训练策略进行模型训练。
<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [双流网络行为识别matlab代码(已编译)](https://download.csdn.net/download/u013588351/11832074)[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%"]
- *2* *3* [YOLOv5网络详解](https://blog.csdn.net/pyscl01/article/details/127906956)[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 ]