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...
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...
将YOLOX中的CSPDarknet和Pafpn源码提取出来,准备集成到YOLOv5中。 修改YOLOv5的模型配置文件(如models/yolov5s.yaml),将原有的Backbone(如Darknet53)替换为CSPDarknet。 修改YOLOv5的模型代码(如models/experimental.py),将原有的特征融合策略(如PANet)替换为Pafpn。 调整YOLOv5的训练和测试脚本,确保它们能够正确...
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...
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常用的激活函数也在不断地发展,早期网络常用的有ReLU,LeakyReLU,softplus等,后来又有了Swish,Mish等。Mish激活函数的计算复杂...
原始YOLOv5 网络模型中使用了大量的 BottleneckCSP 结构,不论是主干网络中的 BottleneckCSP1 用于提取图像的深度语义信息,还是颈部网络中BottleneckCSP2 用于融合不同尺度的特征图来丰富语义信息,可以说BottleneckCSP 这一结构是 YOLOv5 网络模型中最基础也是最重要的网络结构。 原始的 BottleneckCSP 结构中最主要的 Bo...
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。
摘要 本发明涉及一种基于ACYOLOV4_CSP的印刷电路板微小缺陷检测方法。包括:步骤S1、利用LabelImg标注工具对高分辨率的原数据集的每张图片进行标注,即标注印刷电路板的缺陷类别和位置;标注完成后,对标注后的数据集进行预处理,得到训练集;步骤S2、将训练集喂给ACYOLOV4‑CSP网络,得到检测印刷电路板微小缺陷的ACYOLOV4...