Artikelverzeichnis
Vorwort
Als aktueller fortschrittlicher Deep-Learning-Zielerkennungsalgorithmus YOLOv7 wurde eine große Anzahl von Tricks zusammengestellt, es gibt jedoch noch Raum für Verbesserungen und Verbesserungen. Entsprechend den Erkennungsschwierigkeiten in bestimmten Anwendungsszenarien können unterschiedliche Verbesserungsmethoden verwendet werden. Die folgende Artikelserie konzentriert sich im Detail auf die Verbesserung von YOLOv7. Der Zweck besteht darin, Studenten, die sich mit wissenschaftlicher Forschung befassen und Innovationen benötigen, oder Freunden, die sich an Ingenieurprojekten beteiligen, um bessere Ergebnisse zu erzielen, dürftige Hilfe und Referenz zu bieten. Aufgrund von YOLOv7 und dem YOLOv5-Algorithmus ist seit 2020 eine große Anzahl verbesserter Arbeiten entstanden. Ob für Studenten, die sich mit wissenschaftlicher Forschung befassen, oder für Freunde, die bereits arbeiten, der Wert und die Neuheit der Forschung reichen nicht aus. Um Schritt zu halten Die Zeiten, In Zukunft wird der verbesserte Algorithmus auf YOLOv7 basieren. Die bisherige YOLOv5-Verbesserungsmethode ist auch auf YOLOv7 anwendbar, sodass die fortlaufende Verbesserung der YOLOv5-Serie fortgesetzt wird. Darüber hinaus kann die Verbesserungsmethode zur Verbesserung auch auf andere Algorithmen wie YOLOv5 angewendet werden. Ich hoffe, für alle hilfreich zu sein.
Für spezifische Verbesserungsmethoden achten Sie bitte darauf und hinterlassen Sie eine private Nachricht! Achten Sie darauf, kostenlose Lernmaterialien für Deep-Learning-Algorithmen zu erhalten!
1. Lösen Sie das Problem
Versuchen Sie, die Module im erweiterten Netzwerk für das Yolo-Netzwerk zu verwenden, um den Erkennungseffekt zu verbessern. Der ECVBlock in diesem Netzwerk wird einen gewissen Einfluss auf die Verbesserung der Erkennungswirkung kleiner Ziele haben.