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祝福你朋友早日发表sci 1.1 YOLOV6网络模型
1.1.1 V5.5模型图 1.1.2 V6.0模型图 1.2 V5.5与V6.0的对比 减少操作使用SPPF()代替原本的SPP() 更好的导出性将Focus()替换为一个等效的Conv(k6,s2,p2) 提高速度将backbone中的 P3 中的 C3() 从重复次数从9减少为6 更新超参数增加了 mixup 和 copy-paste 的数据增强 在最后一个C3() 主干层重新引入 shortcut 数据增强部分增加了混合和复制粘贴增强
1.3 名词解释
1输入端这里指的创新主要是训练时对输入端的改进主要包括Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练。
2BackBone主干网络将各种新的方式结合起来包括CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock
3Neck目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层比如Yolov4中的SPP模块、FPNPAN结构
1.4 v6.0的更新内容 v6.0 修复了 上一个版本yolov5 v5.0的错误以及合并了许多新功能 带来架构调整还引入了新的模型 P5 和 P6 的纳米版模型YOLOv5n 和 YOLOv5n6。 Nano模型保持 YOLOv5s de 深度的0.33倍将YOLOv5s 的宽度倍数从 0.50减少到0.25从而减少了约75%的参数从7.5M 到1.9M非常适合移动端和CPU解决方案。
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