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...
SPP模块:SPP是空间金字塔池化的原始版本,具有较高的鲁棒性和准确性。但由于其计算复杂度较高,导致运行速度相对较慢。 SPPF模块:SPPF是对SPP的改进,通过引入更多的池化层来提高模型的性能。虽然SPPF在性能上有所提升,但其运行速度仍受到一定限制。 simSPPF模块:simSPPF是对SPPF的进一步简化,通过减少计算量来提高运...
当今的SPP在faster-rcnn上已经发展为今天的Multi-Scale-ROI-Align,而在Yolo上发展为SPPF。 YOLOv5中的SPP: 先看代码: classSPP(nn.Module):# Spatial Pyramid Pooling (SPP) layer https://arxiv.org/abs/1406.4729def__init__(self,c1,c2,k=(5,9,13)):super().__init__()c_=c1//2# hidden ch...
但是在yolov5中SPP/SPPF作用是:实现局部特征和全局特征的featherMap级别的融合。(感谢@qq_44622851博友的提醒) 二、SPP结构分析 SPP结构又被称为空间金字塔池化,能将任意大小的特征图转换成固定大小的特征向量。 接下来我们来详述一下SPP是怎么处理滴~
在YOLOv5的实现中，SPP的代码被简化为高效的SPPF。通过这种简化，模型的计算量显著减少，模型运行速度得到提升。具体来说，SPPF的运行效率相对于SPP更高。然而，目前尚未找到关于SPPF与SPP精度对比的详细研究或实验结果，这可能是由于缺乏正式论文支持。总结SPP与SPPF的差异，它们的目标相同，均旨在提供固定...
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...
SPP的结构是将输入并行通过多个不同大小的MaxPool层,然后做进一步融合,能在一定程度上解决多尺度问题。 而SPPF结构则是讲输入串行通过多个5*5的MaxPool层,这里需要注意两个5*5的MaxPool层和一个9*9的MaxPool的计算结果是一样的,而串行三个5*5的MaxPool层和一个13*13的MaxPool层计算结果是一样的。
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, ...