Day44 - Backbone中C3/C2f后添加一层GAM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GAM,在VisDrone上训练200epochs

• Yolov5n-gam

  Parameters: 3.234M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.436	0.328	0.324	0.187
  pedestrian	0.439	0.341	0.343	0.147
  people	0.493	0.241	0.278	0.0979
  bicycle	0.203	0.117	0.0729	0.0276
  car	0.639	0.743	0.753	0.518
  van	0.479	0.365	0.381	0.261
  truck	0.422	0.266	0.267	0.173
  tricycle	0.408	0.233	0.218	0.116
  awning-tricycle	0.258	0.14	0.126	0.0777
  bus	0.576	0.433	0.434	0.3
  motor	0.446	0.396	0.365	0.15

• Yolov5s-gam

  Parameters: 11.465M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.504	0.372	0.385	0.228
  pedestrian	0.56	0.359	0.41	0.186
  people	0.547	0.272	0.319	0.122
  bicycle	0.289	0.14	0.128	0.0514
  car	0.731	0.762	0.791	0.564
  van	0.527	0.442	0.458	0.323
  truck	0.493	0.352	0.356	0.232
  tricycle	0.421	0.287	0.264	0.141
  awning-tricycle	0.278	0.179	0.142	0.0853
  bus	0.672	0.494	0.55	0.382
  motor	0.523	0.434	0.435	0.191

• Yolov5m-gam

  Parameters: 30.308M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.519	0.41	0.42	0.256
  pedestrian	0.57	0.407	0.45	0.21
  people	0.574	0.303	0.348	0.137
  bicycle	0.265	0.186	0.15	0.0673
  car	0.76	0.779	0.812	0.59
  van	0.533	0.481	0.483	0.347
  truck	0.511	0.385	0.399	0.271
  tricycle	0.431	0.341	0.317	0.18
  awning-tricycle	0.309	0.207	0.182	0.112
  bus	0.7	0.538	0.595	0.433
  motor	0.536	0.474	0.469	0.214

• Yolov8n-gam

  Parameters: 3.736M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.437	0.332	0.33	0.192
  pedestrian	0.454	0.355	0.361	0.156
  people	0.494	0.243	0.275	0.1
  bicycle	0.226	0.103	0.0811	0.0326
  car	0.655	0.749	0.762	0.528
  van	0.481	0.388	0.386	0.267
  truck	0.438	0.276	0.281	0.182
  tricycle	0.356	0.23	0.209	0.112
  awning-tricycle	0.266	0.147	0.121	0.0766
  bus	0.553	0.434	0.463	0.314
  motor	0.447	0.393	0.364	0.155

• Yolov8s-gam

  Parameters: 13.478M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.502	0.386	0.392	0.236
  pedestrian	0.538	0.379	0.414	0.191
  people	0.551	0.283	0.325	0.125
  bicycle	0.266	0.165	0.13	0.0559
  car	0.739	0.765	0.793	0.568
  van	0.533	0.433	0.449	0.318
  truck	0.529	0.38	0.375	0.248
  tricycle	0.426	0.301	0.277	0.152
  awning-tricycle	0.312	0.191	0.163	0.104
  bus	0.632	0.51	0.557	0.4
  motor	0.493	0.456	0.44	0.194