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TPH-YOLOv5：基于Transformer预测头的改进YOLOv5，用于无人机捕获场景的目标检测

摘要提出了TPH-YOLOv5。在YOLOv5的基础上，增加了一个预测头来检测不同尺度的目标。然后用Transformer Prediction Heads（TPH）代替原有的预测头，探索自注意机制的预测潜力。还集成了卷积块注意力模型（CBAM），用来发现密集对象场景中的注意力区域。为了实现所提出的TPH-YOLOv 5的更多改进，提供了一些有用的策略，如数据增强，多尺度测试，

英文论文（sci）解读复现【NO.20】TPH-YOLOv5++：增强捕获无人机的目标检测跨层不对称变压器的场景

此前出了目标检测算法改进专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读发表高水平学术期刊中的 SCI论文，并对相应的SCI期刊进行介绍，帮助大家解答疑惑，助力科研论文投稿。解读的系列文章，本人会进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我获取。一、摘要无人机拍摄图像中的目标

TPH-yolov5论文解读

注：个人愚见，有问题欢迎批评指针。论文：《TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios》 ICCV 2021 Open Access Repository 代码：GitHub - TfeiSong/tph-yo

【tph-yolov5】使用tph-Yolov5训练自己的数据集

一、环境配置及源代码运行推荐参考我前一篇博客二、数据集准备 1、新建数据集文件夹dataset 因为其他项目还要用到这个数据，所以我这里是单独建了一个数据集文件夹，没这个要求的可讲文件夹直接放在你的TPH-Yolov5目录下。 2、在dataset下新建两个文件夹images和annotations **images:**用于存放要标准的图片（jpg格式）； **annotations:

论文名称： TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/2108.11539 代码运行参考博客：https://blog.csdn.net/zztjl/art

TPH-YOLOv5 论文笔记

TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios TPH-YOLOv5 2021 ICCV workshop 论文链接: https://arxiv.org/abs/2108.11539 一、 Problem S

TPH-YOLOv5: 基于Transformer预测头的改进YOLOv5用于无人机捕获场景目标检测

代码链接：GitHub - cv516Buaa/tph-yolov5 如果进入不了github，就在这里下载，没有权重（免费的）： https://download.csdn.net/download/weixin_44911037/86823848 这是一篇针对无人机小目标算法比赛后写的论文，无人机捕获场景下的目标检测是近年来的热门课题。由于无

【目标检测】TPH-YOLOv5：基于transformer的改进yolov5的无人机目标检测

简介最近在使用VisDrone作为目标检测任务的数据集，看到了这个TPH-YOLOv5这个模型在VisDrone2021 testset-challenge数据集上的检测效果排到了第五，mAP达到39.18%。于是开始阅读它的论文，并跑一跑的它的代码。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.11539.pdf 项目地址：https://github.com/cv5

【论文笔记】TPH-yolov5 基于transformer的改进yolov5的无人机目标检测

TPH-yolov5–基于transformer的改进yolov5的无人机目标检测这里是原文~~原文本文在YOLOv5的基础上加入了一些新的技术，比如ViT、CBAM和一些Tricks（数据增广、多尺度测试等），最终命名为TPH-YOLOv5的目标检测器，特别擅长在无人机的目标捕捉。工作单位：北京航空航天大学 TPH-yolov5整体架构：本文的主要贡献： 1.在yol

TPH-yolov5 小目标检测

原文链接：https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/125487840 0. 序言论文：《TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios》代码：G

【论文解读】TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone

Abstract 存在问题由于无人机会在不同的高度飞行，物体的尺度变化剧烈，这给网络的优化带来了负担。高速和低空飞行对排列密集的物体带来了运动模糊，这对物体的区分带来了巨大挑战。文章提出的解决方法增加一个检测头来检测不同规模的对象用Transformer Prediction Heads 来替代原先的检测头用CBAM来寻找具有密集对象的场景中的注意区域除了以上三点，还使用了一些

Inheritance with EF Code First: Part 1 – Table per Hierarchy (TPH)

以下三篇文章是Entity Framework Code-First系列中第七回：Entity Framework Code-First（7）：Inheritance Strategy 提到的三篇。这三篇文章写的时间有点久远，还是在2010年，提到EF应该在4.1版本之前，使用的还是ObjectContext而不是现在的DbContext，内容供参考 ----------------------