一.head、neck与backbone 在刚刚接触目标检测时,会接触到几个术语head、neck与backbone,在逐渐熟悉算法之后,对这三个部分开始有了理解:在进行目标识别任务时,无论是one-stage或者two-stage,都会有以下的任务依次完成:使用卷积神经网络进行特征提取,使用得到的特征进行目标识别。完成特征提取的网络就叫做backbone,其输入为...
1.1 YOLOv8网络结构 YOLOv8的总体结构包括Backbone、颈部网络(Neck)、Head这3个部分。根据具体的需要,将模型按照网络模型的大小分为YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l和YOLOv8x这5种模型[15]。 Backbone部分采用的结构为Darknet53,其中包括基本卷积单元(Conv)、实现局部特征和全局特征的featherMap级别的融合的空间...
主要是 Yolo v4 论文里的内容Tom Hardy:汇总|目标检测中的数据增强、backbone、head、neck、损失函数Error:一文了解YOLO-v4目标检测极市平台:Yolov4/v5的创新点汇总! 一、数据增强方式1.random erase 2.CutOut…
首先,作者提出了一个目标检测的通用框架,将一个目标检测框架分为Input,Backbone,Neck,Head几个部分: Input(输入):输入部分,如图像、批次样本、图像金字塔 Backbone(骨干网):各类CNN,主要作用是对图像中的特征做初步提取 Neck(脖子):特征融合部分,主要作用是实现多尺度检测 Head(头):产生预测结果 YOLOv4从以上几个...
目标检测Neck(1)——多尺度问题(FPN) 目标检测目前模型基本是Backbone+Neck+Head的一个结构,该文章介绍Neck模块。 1 ✨背景介绍 由于物体在图像中的大小和位置是不确定的,因此需要一种机制来处理不同尺度和大小的目标。 比如现在的很多网络都使用了利用单个高层特征(比如说Faster R-CNN利用下采样四倍的卷积层—...
因此,现在一个完整的目标检测网络主要由三部分构成:detector=backbone+neck+head 最后再说一点backbone。 随着目标检测领域的兴起,越来越多的学者和研究员意识到了这一领域中数据集匮乏的弊端,故而既老旧的VOC之后,微软的COCO、旷世Object365,以及其他的该领域数据集,陆续地放了出来。有了充足的数据量,似乎Pretrain ...
汇总|目标检测中的数据增强、backbone、head、neck、损失函数,作者:TomHardy一、数据增强方式randomeraseCutOutMixUpCutMix色彩、对比度增强旋转、裁剪解决数据不均衡:FocallosshardnegativeexampleminingOHEMS-OHEMGHM(较大关注easy和正常hard样本,较少关注outliners
YOLOv8算法的结构可以分为三个主要部分:Backbone(主干网络)、Neck(连接网络)和Head(检测头)。在Backbone部分,YOLOv8采用了CSP(Cross Stage Partial networks)结构,这种结构有效地平衡了模型的学习能力和参数量。CSP结构通过部分跨阶段连接,促进了梯度的直接传播,这对于深层网络的学习是极为有益的。它还减少了计算量...
在Backbone和Head之间，会添加一些网络层，用于收集不同阶段中的特征图，这些网络层通常被称为Neck。基于深度学习的目标检测模型的结构可以概括为：输入 > 主干 > 脖子 > 头 > 输出。主干网络负责提取特征，脖子网络提取更复杂的特征，而头部则负责计算预测输出。具体结构可参考下图的说明。input: Image,...
简单来说,目标检测的结构可以分成三个部分Backbone、Head、Neck。无论是哪一个目标检测网络都可以讲整个网络划分为这三个结构。 1.1 Backbone Backbone,中文翻译为骨干网络、主干网络。既然说他是网络,Backbone充当了整个目标检测网络的一部分。Backbone在整个目标检测网络当中指的是特征提取网络,其作用是提取图片当中的特...