改进目标检测算法之YOLOv5：ConvNeXt骨干网络

最新推荐文章于 2025-03-30 22:40:55 发布
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文章标签： 目标检测 算法 YOLO 计算机视觉
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本文链接：https://blog.csdn.net/wellcoder/article/details/130908279
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本文介绍了如何改进YOLOv5目标检测算法，通过将默认的CSPDarknet53骨干网络替换为ConvNeXt，以提高精度并降低计算成本。详细步骤包括下载YOLOv5和ConvNeXt模型，修改yolo.py文件的backbone函数，调整train.py中的参数，并在运行时指定配置文件。

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改进目标检测算法之YOLOv5：ConvNeXt骨干网络

在目标检测领域，YOLO系列一直备受关注。其中，YOLOv5相较于之前的版本在速度和精度上都有了显著提升。然而，YOLOv5默认使用CSPDarknet53骨干网络，在更高精度的场景下，计算代价较高。因此，本文介绍如何将YOLOv5的骨干网络替换为ConvNeXt，以实现更好的性能。

首先，我们需要准备YOLOv5的代码。可以从开源代码库中下载最新的版本，这里使用的是v5.0版本。然后，下载ConvNeXt的预训练模型，在这里使用的是分类模型connext_26，该模型以ImageNet数据集为训练集，包含26层。接着，在models/yolo.py文件中，我们需要修改backbone函数来替换掉原来的CSPDarknet53网络。

# 修改前
def backbone(ch, nc, gw
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YOLOv5系列的改进：使用ConvNeXt结构增强YOLO的计算机视觉能力
IlgCrystal的博客
09-20 693
本文介绍了YOLOv5系列的最新改进版本，通过将ConvNeXt结构与YOLOv5的主干CNN模型相结合，提升了模型的计算机视觉能力。本文将详细介绍这个改进版本，包括ConvNeXt结构的原理、YOLOv5的主干CNN模型以及相应的源代码示例。ConvNeXt是一种用于卷积神经网络的高效结构，通过引入密集连接和组卷积操作，增强了网络的感受野和特征表达能力。YOLOv5的主干CNN模型采用了一种轻量级的网络架构，具有较快的推理速度和较低的模型复杂度。该特征表示被送入YOLO检测头，用于预测目标的位置和类别。
改进YOLOv5系列：新增多种ConvNeXt结合YOLO | 多样化的主干CNN模型选择 | 计算机视觉
带你成为别人眼中的大佬！
05-28 517
ConvNeXt是一种新型的卷积神经网络结构，利用组卷积和通道并行的方式使得网络更加有效率和灵活性。我们将ConvNeXt与YOLOv5结合，可以获得更好的检测效果，并且还可以根据需求进行不同的主干CNN模型选择。我们可以通过简单修改函数参数，即可选择不同的主干CNN模型。这样，我们就可以在不同的场景中使用不同的模型，并且还可以通过ConvNeXt结合YOLOv5来提升检测效果。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，具有高效和准确的特点。我们还可以根据具体任务需求，选择不同的主干CNN模型。
ConvNeXt-Yolo5
m0_46179553的博客
01-23 5572
背景简介 传说中的CV算法工程师抄作业必备手册，既然大佬们烧了那么多的电费为我们总结了这么多能work的trick,那岂有不抄的道理，具体论文的细节本文不做详述，论文地址如下： https://arxiv.org/abs/2201.03545 以及大佬对此的详细解读 https://mp.weixin.qq.com/s/c6MRbzQE9ErFUWdWKh8PQA 本文仅做对工程应用的整合。 ConvNeXt-YoloV5 仍然以目标检测经典模型yolov5为例，对源代码做如下的修改增加 common.py
《深度学习》——YOLOv5详解
最新发布
will be blogging
03-30 3583
YOLOv5 是一种目标检测算法，属于 YOLO（You Only Look Once）系列的第5代版本。YOLOv5 是一个广泛使用的目标检测算法，它基于 YOLO（You Only Look Once）系列的思想，具有速度快、精度高的特点。它和YOLOv4的区别是v4是属于学术上的，而v5增加了工程上的使用。它在目标检测领域有着重要地位，结合了许多先进的技术，在速度和精度上取得了较好的平衡。主要特点。
改进YOLO系列：使用ConvNeXt作为YOLOv5/v的新骨干网络
ZuoProgramming的博客
09-18 325
通过加载预训练的权重，我们可以使用YOLOv5模型进行物体检测。通过将ConvNeXt用作YOLOv5/v的骨干网络，我们可以期望获得更好的物体检测性能。然而，请注意，以上代码示例仅用于说明如何使用ConvNeXt替换YOLOv5/v的骨干网络，实际上，对于YOLO系列的改进，需要根据具体任务进行更详细的调整和优化。为了进一步提高YOLOv5/v的性能，我们可以考虑将现有的骨干网络替换为ConvNeXt。通过使用ConvNeXt作为YOLOv5/v的骨干网络，我们可以期望在物体检测任务中获得更好的性能。
2.6.6 YOLOV5_ConvNeXt代码注释
weixin_71719718的博客
08-13 271
x * random_tensor：表示对不参与计算的样本（图片）的矩阵的所有值修改为0，即导数为0，对参与计算的样本（图片）的矩阵的所有值乘以2，对其方法2倍。#根据参与计算的样本的概率keep_prob，依据泊松分布随机获得参与计算和不参与计算的样本，比如样本总数n=3，参与计算的位置为0,2，不参与计算的位置为1，#则输出值为[[[1]],[[0]],[[1]]]，即对参与计算的赋值为1，不参与计算的赋值为0。#drop_prob（0，1）：在一批样本中，不参与计算的样本的概率。
优化改进YOLOv5算法：加入ODConv+ConvNeXt提升小目标检测能力——(超详细)
qq_40716944的博客
10-26 1544
为了提升无人机视角下目标检测效果，基于YOLOv5算法，在YOLOv5主干中实现了Omnidimensional Convolution（ODConv），以在不增加网络宽度和深度的情况下提高精度，还在YOLOv5骨干网中用ConvNeXt块替换了原始的C3块，以加快检测速度。
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）
加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
11-11 1万+
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）。在ImageNet上，据我们所知，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是老模型首次实现该精度。 在NVIDIA 1080Ti GPU上，RepVGG模型的运行速度比ResNet-50快83％，比ResNet-101快101％，并且具有更高的精度，与诸如EfficientNet和RegNet的最新模型相比，RepVGG显示出良好的精度-速度权衡。效果对比如下图所示。
ConvNeXt网络详解，最新ConvNeXt结合YOLO，催生YOLOv5目标检测巨变
学Java，找哪吒
05-18 3907
ConvNeXt的网络结构基于Inception-v4，但采用了更加灵活的多尺度卷积设计。具体而言，ConvNeXt将不同尺寸的卷积核组合成一个大的卷积核，从而提高感受野并减少参数数量。为了进一步降低参数数量和计算复杂度，ConvNeXt采用了分组卷积，并且在卷积层之间添加了批量归一化（Batch Normalization）和激活函数（ReLU）。
目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层
加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
11-02 2万+
目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层。官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。
【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进实验：融合Global Context Block全局注意力机制，增强Backbone的特征提取能力，模型高效涨点！（超详细改进代码流程）
弗兰-随风小欢的博客
11-23 7937
Global Context Block结合C3，助力YOLOv5模型高效涨点！
YOLOv5主干网络详解
11-22 1030
CSP 即 Backbone 中的 C3，因为在 Backbone 中 C3 存在 shortcut，而在 Neck 中 C3 不使用 shortcut，所以 backbone 中的 C3 层使用 CSP1_x 表示，Neck 中的 C3 使用 CSP2_x 表示。在训练过程中，对其微调，使得更适合于我们的任务。与ResNet的不同在于：CSP将输入维度减半运算后并，未再使用1x1卷积核进行升维，而是将原始输入x也降了维，采取concat的方法进行张量的拼接，得到与原始输入相同维度的输出。
【YOLOv5/v7改进系列】替换骨干网络为PP-LCNet
2401_84870184的博客
05-13 1957
论文中提出了一系列技术改进措施，在几乎不增加延迟的前提下提高了网络的准确度，使得PP-LCNet在分类任务上显著超越了以往具有相同推理时间的网络结构，并且在对象检测、语义分割等计算机视觉下游任务上也展现出优越性能。在不同任务上的评估结果表明，PP-LCNet在COCO数据集上的目标检测任务中，与MobileNetV3相比，以更低的延迟实现了更高的mAP值；完成二后，在YOLOv5项目文件下的models文件夹下创建新的文件yolov7-tiny-pplcnet.yaml，导入如下代码。
YOLOv8改进 | 主干网络 | 替换EfficientViT为backbone【轻量化网络】
kay_545
08-12 2170
yolov8，yolov8改进，EfficientViT
改进YOLOv5系列：最新ConvNeXt结合YOLO | CVPR2022 多种搭配，即插即用 | Backbone主干CNN模型
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
08-21 1万+
最新ConvNeXt结合YOLO | CVPR2022 多种搭配，即插即用 | Backbone主干CNN模型
改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 ConvNeXt
YOLOv8项目贡献者
01-17 5574
YOLOv5 更换骨干网络之 ConvNeXt
YOLOv5【网络结构】超详细解读总结！！！建议收藏✨✨！
热门推荐
m0_57787115的博客
05-14 10万+
超全的YOLOv5网络结构超详细解读！让我们一起来学习yolov5吧！学习笔记总结！
主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 PP-LCNet | 轻量级CPU卷积神经网络
YOLOv8项目贡献者
01-02 9718
YOLOv5/v7 更换骨干网络之 PP-LCNet
yolov5网络结构
sun13047140038的博客
10-30 1281
由于不断的研究和改进，YOLOv5的网络结构可能会有一些变化，因此建议查看最新的文献或代码库以获取最新的信息。CSPDarknet53是一种修改版的Darknet骨干网络，具有更多的层次和改进的结构，以提高特征提取能力。预测的边界框可以通过非极大值抑制（NMS）来筛选，以去除重叠的边界框，从而得到最终的检测结果。YOLOv5的输出是一系列边界框，每个边界框都包含了目标的位置、类别和目标置信度。对于每个检测层，YOLOv5预测了多个锚框的边界框坐标和相应的目标得分。
ConvNeXt yolov5
09-13
YOLOv5是目标检测领域备受关注的算法系列之一，相较于之前的版本，在速度和精度上都有了显著提升。 要使用ConvNeXt替换YOLOv5的骨干网络，首先需要准备YOLOv5的代码，可以从开源代码库中下载最新的版本，比如v5.0...
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