Day41 - Neck中C3/C2f后添加一层GAM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GAM,在VisDrone2019上训练200epochs

• Yolov5n-gam

  Parameters: 3.336M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.44	0.307	0.315	0.182
  pedestrian	0.452	0.333	0.344	0.147
  people	0.544	0.206	0.269	0.0956
  bicycle	0.239	0.0878	0.0739	0.0303
  car	0.644	0.733	0.747	0.513
  van	0.48	0.361	0.37	0.254
  truck	0.416	0.275	0.261	0.169
  tricycle	0.371	0.207	0.198	0.105
  awning-tricycle	0.247	0.124	0.113	0.0711
  bus	0.517	0.406	0.423	0.291
  motor	0.488	0.335	0.347	0.143

• Yolov5s-gam

  Parameters: 11.873M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.503	0.372	0.384	0.226
  pedestrian	0.534	0.369	0.403	0.18
  people	0.563	0.256	0.317	0.117
  bicycle	0.258	0.152	0.117	0.0489
  car	0.724	0.762	0.789	0.559
  van	0.54	0.433	0.447	0.311
  truck	0.504	0.339	0.353	0.227
  tricycle	0.417	0.286	0.269	0.146
  awning-tricycle	0.32	0.182	0.165	0.101
  bus	0.658	0.522	0.562	0.389
  motor	0.509	0.42	0.419	0.181

• Yolov5m-gam

  Parameters: 31.226M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.528	0.4	0.415	0.251
  pedestrian	0.563	0.402	0.444	0.209
  people	0.581	0.287	0.342	0.133
  bicycle	0.279	0.2	0.157	0.0667
  car	0.757	0.778	0.805	0.584
  van	0.549	0.451	0.464	0.33
  truck	0.529	0.358	0.387	0.258
  tricycle	0.443	0.329	0.314	0.172
  awning-tricycle	0.359	0.199	0.183	0.112
  bus	0.686	0.542	0.6	0.441
  motor	0.529	0.456	0.457	0.206

• Yolov8n-gam

  Parameters: 3.838M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.43	0.323	0.327	0.19
  pedestrian	0.446	0.33	0.34	0.145
  people	0.493	0.227	0.271	0.0959
  bicycle	0.181	0.0816	0.0676	0.028
  car	0.662	0.74	0.753	0.521
  van	0.476	0.377	0.384	0.263
  truck	0.375	0.281	0.271	0.173
  tricycle	0.345	0.233	0.218	0.119
  awning-tricycle	0.254	0.147	0.12	0.0731
  bus	0.606	0.447	0.488	0.336
  motor	0.465	0.362	0.359	0.147

• Yolov8s-gam

  Parameters: 13.886M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.494	0.388	0.386	0.23
  pedestrian	0.538	0.38	0.413	0.189
  people	0.534	0.279	0.316	0.119
  bicycle	0.24	0.169	0.12	0.0511
  car	0.727	0.767	0.791	0.566
  van	0.522	0.426	0.447	0.313
  truck	0.512	0.377	0.37	0.235
  tricycle	0.382	0.309	0.269	0.146
  awning-tricycle	0.319	0.195	0.149	0.0909
  bus	0.67	0.514	0.544	0.395
  motor	0.493	0.466	0.44	0.194