yolov5检测逻辑
时间: 2024-05-23 20:08:12 浏览: 16
YOLOv5是目标检测算法中的一种,其检测逻辑主要分为三个步骤:首先使用一个神经网络模型对图像进行处理,得到一些预测框和它们对应的类别概率;接着使用非极大值抑制(NMS)算法来筛选出可能性较高的框;最后,将筛选后的框进行后处理,包括边框缩放、坐标回归等,得到最终的目标检测结果。
具体来说,YOLOv5网络模型采用了CSPDarknet53作为主干网络,在其上构建了若干个特征金字塔网络层,并引入了SPP和PAN模块来增强网络对目标的感知能力。在输出层,YOLOv5采用了YOLOv3的多尺度预测方案,同时引入了FPN结构来增加检测精度。
相关问题
yolov5训练逻辑
yolov5的训练逻辑可以按照以下几个步骤进行:
1. 训练预热(Warmup):在训练开始之前,可以使用训练预热来帮助网络更好地适应输入数据。这个过程主要是逐渐增加训练的学习率,使得网络在开始训练时能够更好地收敛。
2. 冻结训练(Freezing Training):yolov5提供了冻结训练选项,可以将网络的一部分层进行冻结,只训练部分层的参数。在yolov5s.yaml配置文件中,可以找到0-9层是backbone,因此在设置冻结层时不能超过9。这个过程可以帮助网络更好地学习特定任务。
3. 多尺度训练(Multi-scale Training):yolov5支持多尺度的训练,即在训练过程中使用不同尺度的输入图像。这个方法可以提高网络对不同大小目标的检测能力,并且有助于提高模型的鲁棒性。
总的来说,yolov5的训练逻辑包括训练预热、冻结训练和多尺度训练等步骤,这些策略可以提高模型的性能和泛化能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [yolov5——训练策略](https://blog.csdn.net/CharmsLUO/article/details/123577851)[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%"]
- *3* [YOLOv5训练结果分析](https://blog.csdn.net/qq_42784882/article/details/127386465)[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的底层逻辑
YOLOv5的底层逻辑是先对图像进行预处理,然后经过一系列卷积、池化等操作得到特征图,在特征图上进行检测,并通过NMS等算法对检测结果进行筛选和优化。具体而言,YOLOv5采用了CSPDarknet53作为特征提取网络,采用FPN结构来实现多尺度检测,同时采用了YOLOv4中提出的SAM和CBAM等注意力机制来进一步提升检测性能。
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