四、YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析(内含注释分析) 代码注释与上图的SPP结构相对应。 classSPP(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,k=(5,9,13)):#这里5,9,13,就是初始化的kernel sizesuper().__init__()c_=c1//2# hidden channelsself.cv1=Conv(c1,c_,1,1)#这里对应第一个CBLself.cv2=Con...
SPPF模块是SPP模块的一种改进,它在保持SPP模块优点的同时,进一步提高了计算效率。SPPF模块通过改变金字塔池化的实现方式,实现了更快的计算速度。 在SPP模块中,金字塔池化是通过将输入划分为不同大小的子区域,并对每个子区域进行池化操作来实现的。而在SPPF模块中,通过采用一种更高效的池化策略,可以在保证计算精度的...
CBL(conv+BN+Leaky relu)改成CBS(conv+BN+SiLU)哈,之前没注意它的名称变化。 四、YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析(内含注释分析) 代码注释与上图的SPP结构相对应。 classSPP(nn.Module):def__init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)):#这里5,9,13,就是初始化的kernel sizesuper().__init__() c_...
简单地说,SPP 和 SPPF 均是先用一组 CBS(卷积、BN 和 SiLU 激活函数)得到通道数减半的特征图 x ,然后让 x与 以不同下采样率下采样 x 的结果 concatenate,最后再通过一组 CBS 调整特征图的通道数。 在SPP 中,是通过让 x 分别经过三个不同 kernel_size (e.g. 5, 9, 13)的最大池化层(stride=1,...
四、YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析(内含注释分析) 代码注释与上图的SPP结构相对应。 class SPP(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)):#这里5,9,13,就是初始化的kernel size super().__init__() c_ = c1 // 2 # hidden channels ...
在Yolov5目标检测器中，存在SPP与SPPF两种相似模块。这两种模块均设计用于提升网络对不同尺度目标的检测能力。SPP模块通过在不同层级的特征图上进行下采样与全局平均池化，以捕捉不同尺度的信息，然后将这些信息融合，实现全局上下文理解。而SPPF则是在SPP基础上的改进版本，它在保持SPP功能的同时，利用深度...
SPPF结构分析 SPPF（Spatial Pyramid Pooling - Fast）是基于SPP提出的一种快速结构，旨在提高计算效率，实现速度上的优化。YOLOv5中SPP/SPPF结构源码解析 YOLOv5中的SPP/SPPF结构在代码实现上与SPP结构相对应，包含详细的注释，以帮助理解其内部逻辑和功能。实验对比 通过简单实验对比SPP与SPPF的计算结果...
SPPF是在SPP基础上进行简化和优化的技术。SPP通过构建多个不同尺度的金字塔结构,将输入图像划分为不同大小的子区域,并对每个子区域进行池化操作。这种方法虽然有效,但计算量较大。SPPF通过减少金字塔的层级和子区域的数量,实现了计算效率的提升。 SPPF的主要思想是,在保持空间金字塔池化思想的基础上,通过简化金字塔结构...
1.2 SPPF(Spatial Pyramid Pooling - Fast) 这个是YOLOv5作者Glenn Jocher基于SPP提出的,速度较SPP快很多,所以叫SPP-Fast class SPPF(nn.Module): # Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher def __init__(self, c1, c2, k=5): # equivalent to SPP(k=(5, 9, ...
请参考作者的 release说明 yolov5 5.0版本使用的 spp 6.0版本后优化为 sppf ...