devbox
盐析白兔
这个屌丝很懒，什么也没留下！
关注作者
热门标签
热门文章
当前位置:   article > 正文

yolov5s增加小目标检测层，同时删除大目标的检测层，适用于全是小目标的数据集

作者：盐析白兔 | 2024-05-16 13:41:03

赞

踩

增加小目标检测层

yolov5s 的三个检测层分别检测小、中、大目标。

若输入图像尺寸=640X640，

# P3/8 对应的检测特征图大小为80X80，用于检测大小在8X8以上的目标。

# P4/16对应的检测特征图大小为40X40，用于检测大小在16X16以上的目标。

# P5/32对应的检测特征图大小为20X20，用于检测大小在32X32以上的目标。

如果你的数据集有一部分是由小目标组成的，常见的改进方法是额外地添加一个检测层，最后用四层结构进行预测，这类方法可以参考这篇博客：目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层_小目标 yolov5-CSDN博客

但是如果你的数据集是只有小目标的，比如wideface这些公开数据集，目标大小普遍在8x8及以下，而P5对应的检测特征图大小为20X20，用于检测大小在32X32以上的目标，这一层就显得多余了，不仅不会带来精度的提升，反而增加了计算量和推理速度。所以我们在额外添加一个小目标检测层的同时，再把用于检测大目标的检测层删除。方法也非常简单，就是在原来四层结构的基础上删除p5层及对应一些的结构。下图是原来的四层结构。

  1. # YOLOv5 
    声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/盐析白兔/article/detail/579015
    推荐阅读
    相关标签

Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有，并保留所有权利。