【技术】一种基于YOLOv5的高分辨率遥感影像目标检测方法
2种方法结合后,经过训练,模型的性能比原始模型更为稳定,结果表明GC-YOLOv5模型的精度、召回率、mAP值均优于YOLOv5模型,精度提高3.65%,召回率增长4.21%,mAP@0.5值增加2.84%,并且模型的参数数量也有所减少,减少了0.97×106个,生成的权重文件也减少了4.1MB,FPS提高了5.86幅/s。表3方法性能测试实验结果3.2NW...
基于改进YOLOv5s模型的风电叶片内腔缺陷检测 | 科技导报
在本实验所用的数据集中检测准确率都达到了最优,但也损失了部分检测速度,帧率相比于YOLOv4-tiny、YOLOv5s及YOLOv5-mobileNet略有下降。在风电叶片内腔缺陷检测实际作业场景中,提出的改进YOLOv5s方法完全可以胜任叶片缺陷检测任务,同时检测速度足以支持部署在资源有限的终端设备上。为直观展现本研究提出的改进YOLOv5s...
CV最新论文|1月24日 arXiv更新论文合集
事实证明，我们的网络更加轻量级，减少了输入频段的数量，减少了可训练权重的数量，从而减少了训练时间。尽管如此，与之前勉强达到81%的OA相比，评估的指标显示我们的网络的结果要好得多（~99%的整体准确率）。链接：httpsarxiv/abs/2401.1285112、SGTR+：使用Transformer生成端到端场景图SGTR+...
超越YOLOv5,1.3M超轻量,高效易用,目标检测领域这一个就够了
一、更多更好的算法1.PPYOLOv2,比YOLOv4、YOLOv5更强!自去年PPYOLO一度成为产业实践最佳目标检测模型后,随着PaddleDetection2.0的发布,PPYOLO也推出了v2版本。延续v1版本的理念,PPYOLOv2持续深化考虑在产业实践中需要兼顾算法的精度和速度,PPYOLOv2(R50)mAP从45.9%达到了49.5%,相较v1提升了3.6个百分点,FPS高达...
超越YOLOv5的PP-YOLOv2和1.3M超轻量PP-YOLO Tiny都来了!
如图1可见,PP-YOLOv2在同等速度下,精度超越YOLOv5!相较20年发布的PP-YOLO,v2版本在COCO2017test-dev上的精度提升了3.6%,由45.9%提升到了49.5%;在640*640的输入尺寸下,FPS达到68.9FPS,而采用TensorRT加速的话,FPS更是达到了106.5!这样的性能,超越了当前所有同等计算量下的检测...
YOLO界再起波澜,mAP 51.4,149FPS,目标检测,一个就够了
更强性能:PP-YOLOE的s/m/l/x全系列四个尺寸在精度及速度方面均超越其他同体量算法(www.e993.com)2024年11月28日。详细数据如图1所示,其中PP-YOLOE-l在COCOtest-dev上精度可达51.4%,在V100上使用TRTFP16进行推理,速度可达149FPS,相较于YOLOX-l[4]精度提升1.3AP,速度提升24.96%;相较于YOLOv5-x[5]精度提...
YOLOv5是真的吗?并不比YOLOv4强,不配这个名字
而在准确度指标上,「YOLOv5与YOLOv4相当」。因此总结起来,YOLOv5宣称自己速度非常快,有非常轻量级的模型大小,同时在准确度方面又与YOLOv4基准相当。类比想想,如果PlayStation或Xbox发布了一款新的游戏机,它和之前的游戏机的图形性能一样,但载入时间更快且体型更小,这能算得上是新一代游戏机吗?
YOLOv7上线:无需预训练,5-160 FPS内超越所有目标检测器
如果我们使用输入分辨率1280比较YOLOv7和YOLOR，YOLOv7-W6的推理速度比YOLOR-P6快8fps，检测率也提高了1%AP。YOLOv7-E6和YOLOv5-X6（r6.1）对比，前者AP增益比后者高0.9%，参数少45%，计算量少63%，推理速度提升47%。YOLOv7-D6的推理速度与YOLOR-E6接近，但AP提高...
YOLOv5在最新OpenVINO 2021R02版本的部署与代码演示详解
YOLOv5是第二个非官方的YOLO对象检测版本,也是第一个Pytorch实现的YOLO对象检测版本。Github地址如下:httpsgithub/ultralytics/yolov5需要克隆到本地gitclonehttpsgithub/ultralytics/yolov5.git然后运行pipinstall-rrequirements.txt...
用cuDLA 在 NVIDIA Jetson Orin 上部署 YOLOv5:从量化感知训练到...
针对目标进行YOLOv5准确性验证和性能剖析。我们通过这个示例演示了如何使用DLAINT8在COCO数据集上实现37.3mAP(官方FP32mAP为37.4)。我们还展示了如何在单个NVIDIAJetsonOrinDLA上获得超过400FPS的YOLOv5。(Orin上共有两个DLA实例。)...