CSPDarknet53 是算法的核心,用来提取目标特征。由图中可知该主干网络结构中包含了 5 个 CSP 模块。每个 CSP 模块的下采样可以通过大小为 3×3 的卷积核来实现。YOLOv4 网络模型将输入图片的大小定义为 608×608,经过主干网络中的五个 CSP 模型进行特征化提取后,特征图尺寸变化了五次,最终从 608×608 变成了...
CSP结构通过将特征图分为两部分，分别进行卷积操作后融合，实现快速降维。通过CSP结构，YOLOv4网络尺寸得以缩小，检测精度不减反增，检测速度提升。CSPDarknet53是模型的核心，负责提取目标特征。该主干网络包含5个CSP模块，通过3×3卷积核实现下采样。输入图片大小定义为608×608，经过5个CSP模块的特征提取...
cspdarknet53预训练权重 预训练权重是什么 权重初始化 1.什么是权重初始化 权重初始化(weight initialization)又称参数初始化,在深度学习模型训练过程的本质是对weight(即参数 W)进行更新,但是在最开始训练的时候是无法更新的,这需要每个参数有相应的初始值。在进行权重初始化后,神经网络就可以对权重参数w不停地迭代...
高效性:CSPDarknet53通过跨阶段部分连接减少了计算冗余,提高了模型的推理速度,适用于实时性要求高的应用场景。 鲁棒性:在多个目标检测和实例分割任务中,使用CSPDarknet53预训练权重训练的模型表现出较强的鲁棒性,能够应对复杂多变的场景。 灵活性:CSPDarknet53的架构灵活,可以根据具体任务需求进行调整和优化,如增加网...
减少计算量小,防止过拟合;网络可以做的更深,更好的提取特征。使用全局平均池化代替fc,适应图像多尺度的输入。YOLO3:Backbone:darknet53Neck...*52*anchor/3*(5+classes)] 1.使用resnet的残差结构,提高特征提取能力。 2. 因为提高了提取特征的能力,所以检测头也从1个提高到3个。YOLO4:Backbone...
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1.3 CSP-DarkNet 博客【darknet】darknet——CSPDarknet53网络结构图(YOLO V4使用)画出了DarkNet-53的结构图,画得很简明清晰,我借过来用一下: CSP-DarkNet和CSP-ResNe(X)t的整体思路是差不多的,沿用网络的滤波器尺寸和整体结构,在每组Residual block加上一个Cross Stage Partial结构。并且,CSP-DarkNet中也...
classCSPDarknet53(nn.Module): def__init__(self,stem_channels=32,feature_channels=[64,128,256,512,1024],num_features=1): super(CSPDarknet53,self).__init__() self.stem_conv=Conv(3,stem_channels,3) self.stages=nn.ModuleList([
DarkNet-53的结构图展示了经典的DarkNet架构，而CSP-DarkNet在此基础上进行了改进，通过引入Cross Stage Partial结构，保留了滤波器尺寸和整体结构的同时，取消了Bottleneck结构，从而降低了参数量，使其更容易训练。尽管在CSP输入通道的划分上存在理论与实践的差异，实际应用中的结构在输入后直接通过两路1x1...
CSPDarknet53 is a convolutional neural network and backbone for object detection that uses DarkNet-53. It employs a CSPNet strategy to partition the feature map of the base layer into two parts and then merges them through a cross-stage hierarchy. The us