Day46 - Backbone中C3/C2f后添加一层CA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CA,在VisDrone上训练200epochs

• Yolov5n-ca

  Parameters: 2.667M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.414	0.33	0.319	0.181
  pedestrian	0.417	0.347	0.34	0.146
  people	0.472	0.249	0.27	0.0937
  bicycle	0.208	0.125	0.0811	0.0302
  car	0.625	0.752	0.753	0.516
  van	0.43	0.371	0.358	0.244
  truck	0.413	0.257	0.267	0.169
  tricycle	0.352	0.242	0.204	0.108
  awning-tricycle	0.24	0.139	0.107	0.068
  bus	0.538	0.427	0.444	0.289
  motor	0.449	0.393	0.363	0.149

• Yolov5s-ca

  Parameters: 9.191M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.494	0.37	0.38	0.227
  pedestrian	0.519	0.383	0.414	0.186
  people	0.541	0.274	0.323	0.124
  bicycle	0.285	0.138	0.126	0.0517
  car	0.719	0.76	0.788	0.561
  van	0.522	0.419	0.438	0.309
  truck	0.52	0.337	0.339	0.225
  tricycle	0.402	0.278	0.269	0.151
  awning-tricycle	0.301	0.169	0.141	0.0875
  bus	0.627	0.506	0.531	0.384
  motor	0.507	0.441	0.432	0.187

• Yolov5m-ca

  Parameters: 25.191M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.534	0.404	0.419	0.253
  pedestrian	0.565	0.399	0.439	0.207
  people	0.6	0.293	0.353	0.139
  bicycle	0.309	0.192	0.17	0.0726
  car	0.77	0.774	0.808	0.585
  van	0.548	0.468	0.474	0.335
  truck	0.567	0.38	0.403	0.266
  tricycle	0.424	0.328	0.315	0.174
  awning-tricycle	0.299	0.179	0.164	0.1
  bus	0.708	0.57	0.593	0.437
  motor	0.549	0.459	0.467	0.216

• Yolov8n-ca

  Parameters: 3.170M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.435	0.333	0.33	0.189
  pedestrian	0.432	0.352	0.349	0.15
  people	0.473	0.236	0.27	0.0993
  bicycle	0.214	0.103	0.0839	0.0312
  car	0.65	0.749	0.756	0.523
  van	0.477	0.379	0.378	0.259
  truck	0.42	0.283	0.282	0.18
  tricycle	0.365	0.243	0.216	0.115
  awning-tricycle	0.259	0.147	0.122	0.0767
  bus	0.609	0.446	0.469	0.303
  motor	0.447	0.393	0.37	0.155

• Yolov8s-ca

  Parameters: 11.204M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.498	0.377	0.383	0.228
  pedestrian	0.53	0.369	0.405	0.184
  people	0.549	0.268	0.315	0.12
  bicycle	0.256	0.15	0.113	0.0461
  car	0.734	0.76	0.789	0.563
  van	0.518	0.435	0.439	0.31
  truck	0.515	0.337	0.357	0.232
  tricycle	0.377	0.299	0.268	0.146
  awning-tricycle	0.316	0.184	0.149	0.0935
  bus	0.681	0.518	0.559	0.399
  motor	0.509	0.451	0.436	0.189