YOLOv5-C3模块实现

YOLOv5-C3模块实现

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客

🍖 原作者:K同学啊

电脑系统:Windows11

显卡型号:NVIDIA Quadro P620

语言环境:python 3.9.7

编译器:jupyter notebook

深度学习环境:2.17.0

一、 前期准备

  1. 设置GPU

  1. 导入数据

  1. 划分数据集

二、搭建包含C3模块的模型

  1. 搭建模型

  1. 查看模型详情

三、 训练模型

  1. 编写训练函数

  1. 编写测试函数

  1. 正式训练

四、 结果可视化

  1. Loss与Accuracy图

  1. 模型评估

五、总结

YOLOv5-C3模块实现天气识别,这个模块具有以下特点:

  1. CSP Bottleneck 结构C3 类使用了 CSP Bottleneck 结构,这是一种有效的卷积神经网络设计,可以减少参数数量并提高计算效率。在这种结构中,输入首先通过一个1x1卷积减少通道数,然后通过一系列瓶颈模块处理,最后通过另一个1x1卷积增加通道数,并将处理前后的特征图进行拼接。
  2. 快捷连接:如用于缓解深度网络中的梯度消失问题,通过直接连接输入和输出来保持信息流。
  3. 分组卷积:允许使用分组卷积,这是一种减少参数数量和计算量的技术,通过将输入通道分成多组,每组独立进行卷积操作。
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