Neck模块位于Backbone和Head之间,主要负责对Backbone提取的特征进行进一步的处理和融合。它的作用在于增强特征的表达能力,提高模型对不同尺度目标的检测能力。 结构解析:Neck模块的结构多样,常见的有特征金字塔网络(FPN)、路径聚合网络(PANet)和双向特征金字塔网络(BiFPN)等。FPN通过自底向上和自顶向下的方式融合不同尺度的...
优化Neck结构:针对多尺度目标检测等任务,可以设计更加复杂的Neck结构,如引入FPN和PANet等特征融合机制。 调整Head参数:根据任务需求调整Head的参数和结构,如增加分类器的类别数、优化回归器的损失函数等。 结语 Backbone、Neck与Head作为深度学习模型的核心组成部分,在特征提取、融合与任务预测中发挥着关键作用。通过深入理...
backbone的理解:backbone这个单词原意指的是人的脊梁骨,后来引申为支柱,核心的意思。在神经网络中,尤其是CV领域,一般先对图像进行特征提取(常见的有vggnet,resnet),一般是用于前端提取图片信息,生成特征图feature map,供后面的网络(neck和head部分)使用。这一部分是整个CV任务的根基,因为后续的下游任务都是基于提取出...
除了FPN这种新颖的结构,还有诸如ASFF、RFB、SPP等好用的模块,都可以插在backbone和detection head之间。由于其插入的位置的微妙,故而将其称之为“neck”,有些文章中直接把它翻译成“瓶颈”或“脖子”,无论哪种翻译,都怪怪的,没内味儿……neck这部分的作用就是更好地融合/提取backbone所给出的feature,然后再交由...
head、neck、backbone三个术语分别是指什么?深度学习 1.backbone:翻译为主干网络的意思,既然说是主干网络,就代表其是网络的一部分,那么是哪部分呢?翻译的很好,主干部分,哈哈哈哈,文字游戏了哈。这个主干网络大多时候指的是提取特征的网络,其作用就是提取图片中的信息,共后面的网络使用。这些网络经常使用的是resnet ...
3 Neck 3.1 SPP/SPPF 3.2 PAN 4 输出端 4.1 正样本采样 4.2 损失计算 【深度学习】总目录 输入端:数据增强、锚框计算等。 backbone:进行特征提取。常用的骨干网络有VGG,ResNet,DenseNet,MobileNet,EfficientNet,CSPDarknet 53,Swin Transformer等。(其中yolov5s采用CSPDarknet 53作为骨干网)应用到不同场景时,可...
head、neck、backbone三个术语分别是指什么？深度学习 1.backbone：翻译为主⼲⽹络的意思，既然说是主⼲⽹络，就代表其是⽹络的⼀部分，那么是哪部分呢？翻译的很好，主⼲部分，哈哈哈哈，⽂字游戏了哈。这个主⼲⽹络⼤多时候指的是提取特征的⽹络，其作⽤就是提取图⽚中的信息，共后...
💡💡💡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 ...
深度学习head、neck、backbone三个术语分别是指什么? 1.backbone:是主干网络,是提取特征的网络,这些网络经常使用的是resnet18,Darknet53等,通常不是我们自己设计的网络,因为这些网络已经证明了在分类等问题上的特征提取能力是很强的。在用这些网络作为backbone的时候,都是直接加载官方已经训练好的模型参数,后面接着...
neck： 定义：neck是链接head与backbone的部分，主要负责特征增强，如融合多尺度特征。FPN是neck的一种典型实现。 作用：通过融合不同尺度的特征，neck能够改善特征的语义丰富度，从而提高目标检测的精度。特征图像金字塔： 定义：FPN是一种通过上采样与下一层特征图相加的方式融合信息的网络结构，旨在解决...