Day39 - Neck中C3/C2f后添加一层CBAM在VisDrone上的表现

yolov5n/s/m和yolov8n/s仅在neck的C3/C2f模块后添加一层CBAM,在VisDrone2019上训练200epochs

• Yolov5n-cbam

  Parameters: 2.758M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.432	0.319	0.318	0.182
  pedestrian	0.439	0.33	0.332	0.141
  people	0.505	0.218	0.262	0.0905
  bicycle	0.224	0.0981	0.0744	0.029
  car	0.627	0.742	0.747	0.512
  van	0.457	0.366	0.364	0.252
  truck	0.439	0.277	0.283	0.181
  tricycle	0.374	0.233	0.211	0.111
  awning-tricycle	0.26	0.128	0.124	0.078
  bus	0.552	0.426	0.432	0.279
  motor	0.443	0.373	0.349	0.144

• Yolov5s-cbam

  Parameters: 9.564M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.501	0.367	0.378	0.225
  pedestrian	0.536	0.362	0.401	0.182
  people	0.554	0.259	0.315	0.119
  bicycle	0.25	0.159	0.115	0.046
  car	0.729	0.76	0.786	0.557
  van	0.519	0.434	0.439	0.307
  truck	0.514	0.333	0.354	0.227
  tricycle	0.415	0.286	0.267	0.142
  awning-tricycle	0.334	0.158	0.151	0.0939
  bus	0.649	0.502	0.536	0.392
  motor	0.504	0.417	0.418	0.182

• Yolov5m-cbam

  Parameters: 26.035M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.527	0.405	0.417	0.252
  pedestrian	0.558	0.396	0.438	0.205
  people	0.588	0.291	0.346	0.137
  bicycle	0.269	0.183	0.15	0.0652
  car	0.761	0.777	0.809	0.586
  van	0.552	0.465	0.477	0.34
  truck	0.553	0.38	0.392	0.253
  tricycle	0.436	0.336	0.311	0.173
  awning-tricycle	0.308	0.203	0.166	0.103
  bus	0.702	0.554	0.605	0.445
  motor	0.547	0.47	0.47	0.216

• Yolov8n-cbam

  Parameters: 3.260M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.388	0.289	0.281	0.157
  pedestrian	0.382	0.312	0.287	0.118
  people	0.473	0.191	0.232	0.0803
  bicycle	0.191	0.0559	0.052	0.0183
  car	0.596	0.724	0.719	0.485
  van	0.402	0.34	0.324	0.215
  truck	0.334	0.249	0.218	0.137
  tricycle	0.337	0.187	0.179	0.0929
  awning-tricycle	0.225	0.133	0.0991	0.0596
  bus	0.514	0.378	0.387	0.243
  motor	0.429	0.317	0.311	0.124

• Yolov8s-cbam

  Parameters: 11.577M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.502	0.378	0.386	0.231
  pedestrian	0.539	0.377	0.409	0.187
  people	0.543	0.277	0.32	0.122
  bicycle	0.264	0.18	0.131	0.0556
  car	0.739	0.764	0.791	0.565
  van	0.529	0.438	0.449	0.315
  truck	0.504	0.341	0.357	0.235
  tricycle	0.386	0.292	0.262	0.142
  awning-tricycle	0.302	0.169	0.153	0.0945
  bus	0.705	0.506	0.56	0.401
  motor	0.508	0.439	0.432	0.194