改进YOLOv5-添加Bifpn
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YOLOv5改进之添加Bifpn模块
zmysunshine 于 2023-06-28 19:35:45 发布
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1、修改common.py文件
2、新建一个yaml文件
3、修改yolo.py文件
4、修改train.py文件
5、运行train.py文件
1、修改common.py文件
在代码的最后面添加下列代码：
1 # BiFPN
2 # 两个特征图add操作
3 class BiFPN_Add2(nn.Module):
4 def __init__(self, c1, c2):
5 super(BiFPN_Add2, self).__init__()
6 # 设置可学习参数 nn.Parameter的作用是：将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter
7 # 并且会向宿主模型注册该参数 成为其一部分 即model.parameters()会包含这个parameter
8 # 从而在参数优化的时候可以自动一起优化
9 self.w = nn.Parameter(torch.ones(2, dtype=torch.float32), requires_grad=True)
10 self.epsilon = 0.0001
11 self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
12 self.silu = nn.SiLU()
13
14 def forward(self, x):
15 w = self.w
16 weight = w / (torch.sum(w, dim=0) + self.epsilon)
17 return self.conv(self.silu(weight[0] * x[0] + weight[1] * x[1]))
YOLOv5改进
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_46542320/article/details/131443434
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zmysunshine
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