YOLOv5s的CSP结构是将原输入分成两个分支,分别进行卷积操作使得通道数减半,然后一个分支进行Bottleneck * N操作,然后concat两个分支,使得BottlenneckCSP的输入与输出是一样的大小,这样是为了让模型学习到更多的特征。 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...
YOLOv8的CSP模块 1. 什么是CSP模块 CSP模块,即Cross-Stage Partial Connections(跨阶段部分连接)模块,是一种用于神经网络的技术,旨在提高计算机视觉模型的效率和性能。它通过在通过网络块处理之前将特征图分成两部分来工作:一部分像往常一样通过网络流动,而另一部分在稍后的阶段被添加。这种方法有助于减少网络的计算负...
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.Batch Normalization 2.High Resolution Classifier:用高分辨率的图像进行训练,即yolov1将将输入都resize成224x224,yolov2将输入都resize成416x416 3.Convolutional With Anchor Boxes:每个grid都有固定的大小几个框,称为Anchor Boxes。通过预测Anchor Box相对于gt的偏移量来调整Anchor Box。【注】yolov2中将Anchor称...
2 PyTorch实现CSPDarkNet 这个复现包括了全局池化和全连接层,YOLOv4中使用CSP-DarkNet只使用之前的卷积层用作特征提取。 2.1 Mish激活函数和BN_CONV_Mish结构 class Mish(nn.Module): def __init__(self): super(Mish, self).__init__() def forward(self, x): return x * torch.tanh(F.softplus(x)...
YOLOv5(v7.0)网络修改实践:集成YOLOX的Backbone(CSPDarknet和Pafpn) 一、背景介绍 YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测算法,而YOLOv5和YOLOX则是其近期的两个重要版本。YOLOv5以其高效和简洁的架构受到了广泛关注,而YOLOX则通过引入一些创新性的改进(如CSPDarknet和Pafpn)进一步提升了性能。本文将...
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...
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...
YOLOv4_BOS_SAM_PAN_CSP_CmBN是YOLO系列算法精讲_全网最详细的YOLO_从v1到v4_从小白到大佬的第6集视频,该合集共计6集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
专利摘要显示,本发明提供了一种用于自动识别焊缝的YOLOv5改进方法及机器人设备,涉及焊缝自动识别技术领域。所述的改进方法包括:使用CSPDarknet53骨干网络作为Backbone主干网络;将GhostNet模块与Conv 模块融合为GhostConv模块并设置在所述CSPDarknet53骨干网络中;将GhostNet模块与C3模块融合为C3Ghost模块并设置在所述CSPDark...