本文自研创新改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成,重新设计backbone和neck卷积结构,执行 3×3 和 1×1 卷积运算代替其他卷积核仅执行 1×1 卷积,从而轻量化YOLOv5,性能如下表,GFLOPs 15.8降低至13.9,参数量14.5MB降低至12.6MB 1.DualConv原理 摘要:CNN 架构通常对内存和计算要求很高,这使得它们对于硬件
在R-CNN 模型之后,出现了Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN等一系列的目标检测模型,这些模型都采用了 backbone、neck 和 head 这种模型架构,并取得了不错的性能。 随着深度学习模型在计算机视觉领域的应用不断扩大,backbone、neck 和 head 这种模型架构也被逐渐应用于其他任务,例如图像分类、图像生成和自然语...
yolov4的Neck模块主要包含了SPP模块和PAN模块。SPP,即空间金字塔池化。SPP的目的是解决了输入数据大小任意的问题。SPP网络用在YOLOv4中的目的是增加网络的感受野。 yolov5的Neck侧也使用了SPP模块和PAN模块,但是在PAN模块进行融合后,将YOLOv4中使用的CBL模块替换成借鉴CSPnet设计的CSP_v5结构,加强网络特征融合的能力。
在深度学习中,特别是在计算机视觉任务中,模型通常被分为三个主要部分:backbone(主干)、neck(颈部)和head(头部)。每个部分负责不同的任务,并且它们一起工作以完成整个推理过程。此外,Transformer架构的引入对这些组件的设计产生了影响,尤其是在处理序列数据和需要长距离依赖的任务上。 深度学习网络中backbone是什么意思?
【GaintPanda导语】这是关于GiraffeDet的论文详读,该论文提出以S2D Chain为组合模块,构建light backbone,再以Queen Fuse和Skip Connect构建GFPN作为颈部模块,与以往检测器的backbone>neck(FLOPS)的构建方式不同,GiraffeDet的neck在参数量和计算量上远超backbone。
neck:neck的设计是为了更好的利用backbone提取的特征,在不同阶段对backbone提取的特征图进行在加工和合理利用。常用的结构有FPN,PANet,NAS-FPN,BiFPN,ASFF,SFAM等。(其中yolov5采用PAN结构)共同点是反复使用各种上下采样,拼接,点和和点积来设计聚合策略。
backbone、neck和head架构起源于目标检测与语义分割领域，最早在2014年R-CNN模型中提出。随后Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN等模型相继采用此架构，取得良好性能。此架构逐渐应用于计算机视觉领域其他任务，如图像分类、生成和自然语言处理等。在深度学习中成为标准架构，是领域内重要概念和技术。深度...
backbone和fullmesh的介绍 1、backbone是指用于在imagenet数据集上预训练的结构,用于提取图片特征。用于GPU:vgg,resnet,densenet;用于CPU:squeezeNet,mobilenet,shuffleNet 2、head是指用于预测类别和bbox的结构。 3、neck是指在backbone与head之间插入的一些层,用于从不同的stages提取图片特征。通常由bottom-up paths和...
🍀Neck🍀1、YOLOv9改进策略【Neck】| 使用CARAFE轻量级通用上采样算子 2、YOLOv9改进策略【Neck】| GSConv+Slim Neck:混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计 3、YOLOv9改进策略【Neck】| 有效且轻量的动态上采样算子:DySample
3.Mobilenetv3构建(bneck结构) 三、获得主干网络中的三个有效特征层(yolo4.py) 1.导入库 2.Mobilenetv1 3.Mobilenetv2 4.Mobilenetv3 四、YOLOV4主干特征提取网络的替换(yolo4.py) 1.在YoloBody定义backbone=“mobilenetv2” 2.判断backbone是否是上面预先定义的类别 3.关于通道不匹配错误的问题,需要修改卷积使...