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Anchor 1

Yoloについての第2回 (Yolo5~7)

このシリーズでは、社内で行った YOLO に関する調査結果を共有しています。第1回では YOLOv4 までを紹介しました。本記事は、Yolo5~ Yolov7 までを紹介します。 ※第1回の記事

https://www.hachi-x.com/single-post/yolo%E3%81%AB%E3%81%A4%E3%81%84%E3%81%A6-%E7%AC%AC1%E5%9B%9E%EF%BC%89


Yolo5

特徴

  1. YOLOv5は、YOLOv4のCSPResBlockを改良し、C3モジュールと呼ばれる1つの畳み込み層のモジュールに変換しました。

  2. YOLOv5では、活性化関数にSiLUが使用され、NeckにはSPPFが使用されています。

  3. Data Augmentationを改良するために、以下の手法を合わせて利用します。

  4. Mosaic augmentation

  5. Copy-paste Augmentation

  6. Random Affine transform

  7. MixUp Augmentation

性能評価


モデル構成





Yolo6

特徴

  1. バックボーンネットワーク:RepVGG và CSPStackRep

  2. 性能改善の工夫

  3. knowledge distillation

  4. Anchor-free

  5. RepVGGの構成は以下の図に示します。

Yolo6の性能評価


Yolo7

性能改善技術

  1. ELAN BlockはTransition Blockで接続されます。

  2. SPP -> SPPCSPC

  3. バックボーンのELANBlockに入る前に、画像はまずStemブロックを通過します。

性能評価



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