Day47 - Backbone中C3/C2f后添加一层ECA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-eca

  Parameters: 2.655M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.419	0.321	0.315	0.18
  pedestrian	0.424	0.34	0.337	0.144
  people	0.465	0.236	0.264	0.0934
  bicycle	0.216	0.106	0.0744	0.0268
  car	0.624	0.744	0.748	0.511
  van	0.466	0.364	0.368	0.255
  truck	0.418	0.243	0.255	0.163
  tricycle	0.366	0.23	0.205	0.106
  awning-tricycle	0.263	0.154	0.124	0.0771
  bus	0.489	0.434	0.421	0.28
  motor	0.455	0.362	0.351	0.145

• Yolov5s-eca

  Parameters: 9.153M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.501	0.373	0.381	0.226
  pedestrian	0.532	0.373	0.405	0.182
  people	0.567	0.262	0.32	0.12
  bicycle	0.244	0.161	0.114	0.0485
  car	0.73	0.76	0.787	0.559
  van	0.501	0.424	0.436	0.3
  truck	0.529	0.343	0.354	0.235
  tricycle	0.404	0.288	0.274	0.15
  awning-tricycle	0.308	0.18	0.155	0.0913
  bus	0.668	0.51	0.539	0.385
  motor	0.53	0.425	0.425	0.185

• Yolov5m-eca

  Parameters: 25.111M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.533	0.402	0.416	0.252
  pedestrian	0.56	0.403	0.441	0.207
  people	0.592	0.284	0.345	0.136
  bicycle	0.28	0.179	0.143	0.0629
  car	0.763	0.774	0.805	0.584
  van	0.553	0.452	0.466	0.331
  truck	0.562	0.393	0.417	0.273
  tricycle	0.466	0.321	0.311	0.176
  awning-tricycle	0.324	0.197	0.175	0.108
  bus	0.691	0.554	0.592	0.434
  motor	0.538	0.463	0.465	0.211

• Yolov8n-eca

  Parameters: 3.157M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.431	0.329	0.327	0.188
  pedestrian	0.436	0.351	0.346	0.149
  people	0.504	0.23	0.274	0.0956
  bicycle	0.198	0.112	0.0751	0.0305
  car	0.637	0.751	0.757	0.523
  van	0.469	0.363	0.372	0.253
  truck	0.428	0.285	0.292	0.187
  tricycle	0.368	0.233	0.214	0.112
  awning-tricycle	0.254	0.135	0.112	0.0713
  bus	0.555	0.442	0.461	0.31
  motor	0.458	0.387	0.362	0.151

• Yolov8s-eca

  Parameters: 11.167M

  Class	Precision	Recall	mAP50	mAP50-95
  all	0.494	0.377	0.386	0.23
  pedestrian	0.531	0.376	0.409	0.186
  people	0.552	0.27	0.323	0.124
  bicycle	0.242	0.163	0.125	0.0527
  car	0.736	0.765	0.791	0.565
  van	0.522	0.426	0.441	0.309
  truck	0.476	0.333	0.341	0.226
  tricycle	0.402	0.294	0.269	0.147
  awning-tricycle	0.306	0.164	0.152	0.0939
  bus	0.662	0.538	0.573	0.408
  motor	0.508	0.437	0.432	0.192