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。

   1. Mosaic augmentation

   2. Copy-paste Augmentation

   3. Random Affine transform

   4. 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

   1. knowledge distillation

   2. Anchor-free

3. 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