将YOLOv5s模型的主干网络替换为MobileNet v3的效果
时间: 2024-04-27 22:22:17 浏览: 5
将YOLOv5s模型的主干网络替换为MobileNet v3可以使得模型在保持较高的检测精度的同时,减小模型的参数量和计算量。MobileNet v3是一种轻量级的卷积神经网络,其在保持较高的准确性的同时,参数量较小,计算速度较快。
通过实验,我们可以发现,在使用MobileNet v3替换YOLOv5s模型主干网络后,模型的精度有所下降,但是其计算速度和模型大小都有所减小,适用于一些资源有限的场景。同时,我们也可以通过微调的方式,进一步提升模型的精度。
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将yolov5s的主干网络替换成resnet50,给出代码演示并详细解释
将YoloV5s的主干网络替换成ResNet50需要做以下几步操作:
1. 下载YoloV5s的代码库
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
2. 下载ResNet50的预训练权重文件
在PyTorch官网上下载ResNet50的预训练权重文件,可以使用以下代码进行下载:
```
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
model_url = 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth'
pretrained_dict = model_zoo.load_url(model_url)
```
3. 修改yolov5s.yaml文件
在yolov5s.yaml文件中,找到backbone关键字,将其改为resnet50,具体代码如下:
```
# MODEL PARAMETERS
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 0.33 # model depth multiple
width_multiple: 0.50 # layer channel multiple
# MODEL ARCHITECTURE
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
backbone:
# Requisite
# 3x 300
# stride 2
# 1/2**5 = 1/32
# out [256, 512, 1024, 2048]
# block args: (filters, kernel_size, stride)
# stage_args: (num_blocks, filters, kernel_size, stride)
# SPP + PAN
# out: [256, 512, 1024, 2048]
# SPP: [5, 9, 13]
# PAN: [128, 256, 512]
# block_args: (filters, kernel_size, stride, groups)
# stage_args: (num_blocks, filters, kernel_size, stride, groups)
# EfficientNet
# out: [40, 80, 160, 1280]
# block_args: (kernel_size, exp_ratio, filters, stride, se_ratio, id_skip)
# ResNet
# out: [64, 256, 512, 1024]
# block_args: (kernel_size, filters, stride, groups)
# ResNet50
# out: [64, 256, 512, 2048]
# block_args: (kernel_size, filters, stride)
# stage_args: (num_blocks, filters)
name: resnet50
# C3 C4 C5 C6 C7
out_channels: [256, 512, 1024, 2048]
frozen_stages: -1 # Frozen stages: -1=all, 0=nothing
```
4. 修改models/yolo.py文件
在yolo.py文件中,找到create_backbone()函数,并将其中的代码替换为以下代码:
```
def create_backbone(self):
if self.backbone_name == 'resnet50':
return ResNet50()
else:
return EfficientNet.from_pretrained(self.backbone_name)
```
5. 修改models/common.py文件
在common.py文件中,找到Conv类,并将其中的代码替换为以下代码:
```
class Conv(nn.Module):
# Standard convolution
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, groups=1, bias=True, dilation=1, act=True):
super(Conv, self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=stride,
padding=(kernel_size // 2), groups=groups, bias=bias, dilation=dilation)
self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.act = nn.SiLU(inplace=True) if act is True else (act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity())
def forward(self, x):
return self.act(self.bn(self.conv(x)))
```
6. 修改models/yolo.py文件
在yolo.py文件中,找到__init__()函数,并将其中的代码替换为以下代码:
```
def __init__(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None): # model, input channels, number of classes
super(YOLO, self).__init__()
# Model parameters
self.cfg = cfg
self.nc = nc
# Define model
self.backbone_name, self.backbone_args = parse_model_cfg(self.cfg['backbone']) # model name, model args
self.backbone = self.create_backbone()
self.neck_name, self.neck_args = parse_model_cfg(self.cfg['neck']) # model name, model args
self.neck = self.create_neck()
self.head_name, self.head_args = parse_model_cfg(self.cfg['head']) # model name, model args
self.head = self.create_head(self.head_args[0], self.nc)
# Initialize
self._initialize_weights()
# Anchors
self.anchor_grid = self.forward(torch.zeros(1, ch, *self.cfg['input_size']))
# Detect
self.detect = Detect(self.nc, self.anchor_grid)
# Eval mode
self.eval()
# Export mode
self.yolo_layers = [self.detect] # for export
```
7. 运行训练和测试
现在你可以运行训练和测试了,具体操作可以参考yolov5的README文件。
yolov5s主干网络替换efficientnet
YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法,而EfficientNet则是一种用于图像分类的主干网络。如果想将YOLOv5的主干网络替换为EfficientNet,需要进行相应的调整和修改。
EfficientNet是一种高效的卷积神经网络,其主要特点是具有多个不同规模的网络结构。在替换YOLOv5的主干网络时,可以根据目标检测任务的需求选择一个适当规模的EfficientNet网络。此外,还需要将EfficientNet的分类输出层替换为YOLOv5的检测输出层,以便进行目标检测。
替换主干网络后,还需要重新训练模型以适应新的网络结构。训练的过程包括数据准备、模型配置、损失函数定义、优化器选择等步骤。由于YOLOv5的损失函数和优化器是针对目标检测任务设计的,所以在替换主干网络后需要相应调整。
此外,还需要注意EfficientNet和YOLOv5的输入尺寸要保持一致,以便在进行目标检测时能够得到准确的检测结果。在输入图片进行预处理时,也需要按照EfficientNet的要求进行相应的处理,以确保输入数据的准确性。
总之,将YOLOv5的主干网络替换为EfficientNet需要进行一系列的调整和修改,包括选择适当的EfficientNet规模、替换输出层、重新训练模型等。只有在适当的调整和修改下,才能获得高效准确的目标检测结果。