Day40 - Backbone中C3/C2f后添加一层CBAM在VisDrone上的表现

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

• Yolov5n-cbam

  Parameters: 2.742M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.422	0.326	0.321	0.183
  pedestrian	0.41	0.358	0.343	0.147
  people	0.504	0.234	0.276	0.0985
  bicycle	0.195	0.0995	0.0705	0.0266
  car	0.638	0.747	0.754	0.515
  van	0.438	0.371	0.37	0.253
  truck	0.418	0.281	0.27	0.172
  tricycle	0.391	0.23	0.208	0.111
  awning-tricycle	0.244	0.141	0.105	0.0669
  bus	0.507	0.434	0.452	0.294
  motor	0.474	0.362	0.36	0.149

• Yolov5s-cbam

  Parameters: 9.502M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.492	0.373	0.378	0.224
  pedestrian	0.53	0.376	0.408	0.182
  people	0.556	0.253	0.317	0.121
  bicycle	0.269	0.176	0.129	0.053
  car	0.721	0.765	0.791	0.561
  van	0.529	0.425	0.438	0.306
  truck	0.482	0.332	0.338	0.216
  tricycle	0.41	0.291	0.268	0.147
  awning-tricycle	0.309	0.18	0.152	0.0983
  bus	0.589	0.51	0.51	0.363
  motor	0.52	0.424	0.428	0.188

• Yolov5m-cbam

  Parameters: 25.896M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.535	0.401	0.419	0.254
  pedestrian	0.572	0.395	0.44	0.208
  people	0.59	0.29	0.346	0.137
  bicycle	0.285	0.185	0.15	0.063
  car	0.76	0.775	0.807	0.587
  van	0.555	0.457	0.481	0.34
  truck	0.568	0.389	0.41	0.271
  tricycle	0.432	0.316	0.304	0.171
  awning-tricycle	0.322	0.199	0.179	0.11
  bus	0.726	0.534	0.603	0.442
  motor	0.544	0.466	0.468	0.214

• Yolov8n-cbam

  Parameters: 3.245M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.45	0.327	0.328	0.19
  pedestrian	0.459	0.329	0.34	0.147
  people	0.518	0.224	0.27	0.0979
  bicycle	0.21	0.105	0.0753	0.0288
  car	0.674	0.736	0.754	0.52
  van	0.488	0.382	0.385	0.265
  truck	0.477	0.301	0.295	0.187
  tricycle	0.387	0.238	0.2	0.108
  awning-tricycle	0.243	0.145	0.13	0.0809
  bus	0.547	0.45	0.473	0.314
  motor	0.497	0.356	0.363	0.153

• Yolov8s-cbam

  Parameters: 11.516M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.507	0.373	0.387	0.23
  pedestrian	0.55	0.374	0.412	0.187
  people	0.573	0.27	0.328	0.127
  bicycle	0.256	0.143	0.115	0.0485
  car	0.74	0.759	0.791	0.566
  van	0.527	0.433	0.443	0.313
  truck	0.492	0.35	0.361	0.236
  tricycle	0.414	0.3	0.28	0.152
  awning-tricycle	0.309	0.18	0.155	0.0959
  bus	0.682	0.494	0.545	0.38
  motor	0.529	0.431	0.434	0.192