YOLOv5-Multibackbone-Compression

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关于使用SwinTransformer的GFLOPs疑问

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大佬您好，我自己根据SwinTransformer源码将YOLOV5的6.1版本的backbone全部按SwinTransformer结构修改，遇到的半精度训练报错问题看您的train文件添加了'--nohalf'参数后成功了，但是我的GFLOPs很大，光depth_multiple: 0.33，width_multiple: 0.75的yolov5swin_tiny就409.9GFLOPs，而depth_multiple: 1，width_multiple:1的yolov5swin_base达到离谱的1307GFLOPs，就算导入并冻结预训练权重也训练很慢。大佬是否遇到GFLOPs过大的问题，过大是否需要剪枝（还没接触过剪枝，请大佬赐教。感谢

LUO77123


LYMDLUT

您好，在您的readme中看到了这一段有点不太理解，想请问下为什么要这么做

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当YOLOv5x为主体与标准结构的区别是：（1）首先去掉14和19的CBAM模块（2）降低与P2关联的通道数（128）（3）在输出头之前会添加SPP模块，注意SPP的kernel随着P的像素减小而减小（4）在CBAM之后进行输出（5）只保留backbone以及最后一层输出的TransBlock（6）采用BiFPN作为neck 我看官方实现的TPH的代码中也和您对网络做了同样的更改，想请问下为什么不用论文中的那个网络结构图而要做出这些修改呢

wyzwyzzzzz

SwinTrans-YOLOv5它的预权重可以是yolov5s或者yolov5m吗

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bjw1107

预训练权重

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您好，请问修改了网络结构之后（例如YOLOv5s-ghost），用原来的权重文件(例如yolov5s.pt)效果会不理想，这种情况该怎么办呀？非常感谢您能答复！

Stepnen

数据集labels，我用的yolov5的格式，为啥识别不了。

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模型用的yolov5xP2CBAM-Swin-BiFPN-SPP.yaml

bjw1107

你好！请问有预训练权重吗？

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XiaoqiWang

DEMO ERROR

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hyperparameters: lr0=0.01, lrf=0.1, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=0.05, cls=0.5, cls_pw=1.0, obj=1.0, obj_pw=1.0, iou_t=0.2, anchor_t=4.0, fl_gamma=0.0, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0 TensorBoard:...

mathpopo

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 678, in main(opt) File "train.py", line 575, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "train.py", line 230, in train train_loader, dataset =...

KingTerminatora

大佬，如果我想把模型改小一点，改成yolov5sP2CBAM-Swin-BiFPN-SPP.yaml的话，除了调整width和depth的乘参数外还有别的调整方式嘛？有没有可能存在更适用于小网络的改法嘞？

ruoyuchen0903