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...
CSP(Cross Stage Partial)模块是YOLOV4中Backbone部分的另一个核心组件,相较于传统的ResNet模块,CSP模块通过减少计算量和内存消耗,提升了模型的效率。 CSP模块结构 CSP模块的核心思想是将输入特征图分为两部分,一部分直接通过卷积层,另一部分通过残差模块,最后将两部分的特征图拼接在一起。 importtorch.nnasnnclassC...
简介:YOLOv8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100W) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是由我独家研制的,我结合了DualConv的思想并根据PartialConv提出了一种全新的结构CSPPC用来替换网络中的C2f,将其替换我们网络中的C2f参数量后直接下降约百万,计算量GFLOPs降低...
这篇博客主要讨论YOLOv4中的backbone——CSP-DarkNet,以及其实现的所必需的Mish激活函数,CSP结构和DarkNet。 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...
YOLOv3 引入多尺度检测头,在 13×13、26×26、52×52 三种尺度上分别检测大、中、小目标,每个尺度预设 3 个锚框,结合 DarkNet-53 骨干网络的残差结构,提升特征提取能力和小目标检测率。YOLOv5 进一步优化,采用 CSP 模块减少计算量,通过 Focus 结构切片提升特征维度,并使用 CIoU 损失优化边界框回归,支持自适应...
1. YOLO V4算法分析 1.1 网络结构图 Yolo v4的结构图和Yolo v3相比,多了CSP结构,PAN结构。 蓝色框中为网络中常用的几个模块: CBM:Yolo v4网络结构中的最小组件,其由Conv(卷积)+ BN + Mish**函数组成。 CBL:Yolo v4网络结构中的最小组件,其由Conv(卷积)+ BN + Leaky relu**函数组成。 Res unit:残差...
简介: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) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是由我独家研制的,我结合了DualConv的思想并根据PartialConv提出了一种全新的结构CSPPC用来替换网络中的C2f,将其替换我们网络(V5n)中的C3参数量后直接下降约42W,计算量GFLOP...
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) ...