YOLOv5中的CSP有两种设计,分别为CSP1_X结构和CSP2_X结构。 2、CSP1_X结构 网络结构图如下图所示: 【(1)其中CBL为Conv+BN+Leaky ReLU,代码解析等详见往期博客YOLOv5中的Focus层详解_tt丫的博客-CSDN博客中的代码分析部分。 (2)其中Resunit是x个残差组件,相关介绍详见往期博客详解YOLOv5中的Bottleneck_tt丫的...
这篇博客主要讨论YOLOv4中的backbone——CSP-DarkNet,以及其实现的所必需的Mish激活函数,CSP结构和DarkNet。 开源项目YOLOv5相比YOLOv4有了比较夸张的突破,成为了全方位吊打EfficientDet的存在,其特征提取网络也是CSP-DarkNet。 1.1 Mish激活函数 激活函数是为了提高网络的学习能力,提升梯度的传递效率。CNN常用的激活函数...
具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约42W),点击此处即可跳转 (大家如有任何问题,随时通过链接到CSDN我的个人主页私信我咨询,看到都会在第一时间回复大家,知乎可能回复的比较慢) ...
1. YOLO V4算法分析 1.1 网络结构图 Yolo v4的结构图和Yolo v3相比,多了CSP结构,PAN结构。 蓝色框中为网络中常用的几个模块: CBM:Yolo v4网络结构中的最小组件,其由Conv(卷积)+ BN + Mish**函数组成。 CBL:Yolo v4网络结构中的最小组件,其由Conv(卷积)+ BN + Leaky relu**函数组成。 Res unit:残差...
在YOLOv5中，CSPDarkNet结构同样发挥了关键作用，使得其在特征提取方面能够与EfficientDet相匹敌，进一步巩固了YOLO系列在目标检测领域的领先地位。Mish激活函数在激活函数的发展史上占据一席之地，它在平滑性方面优于ReLU，允许信息更深入地传递至神经网络，进而提升模型的准确性和泛化能力。与其他激活函数相比...
简介:YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约100W) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是由我独家研制的,我结合了DualConv的思想并根据PartialConv提出了一种全新的结构CSPPC用来替换网络中的C2f,将其替换我们网络中的C2f参数量后直接下降约百万,计算量GFLOPs降低...
简介:YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约42W) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是由我独家研制的,我结合了DualConv的思想并根据PartialConv提出了一种全新的结构CSPPC用来替换网络中的C2f,将其替换我们网络(V5n)中的C3参数量后直接下降约42W,计算量GFLOP...