YOLOx的Backbone沿用了YOLOv3的Backbone结构,故在此不在展开介绍。 【八】YOLOv6 Backbone解析 YOLOv6的Backbone侧在YOLOv5的基础上,设计了EfficientRep Backbone结构。 和YOLOv5的Backbone相比,YOLOv6的Backbone不但能够高效利用硬件算力,而且还具有较强的表征能力。YOLOv6的Backbone中将普通卷积都替换成了RepConv结构。同...
将 Transformer 从语言适应到视觉方面的挑战源于两个领域之间的差异,例如视觉实体的规模差异很大,以及与文本中的单词相比,图像中像素的高分辨率。为了解决这些差异,我们提出了一种分层 Transformer,其表示是用移位窗口计算的。移位窗口方案通过将自注意力计算限制到非重叠的本地窗口同时还允许跨窗口连接来提高效率。这种分...
YOLOv5的网络结构主要由三部分组成:Backbone(主干网络)、Neck(颈部结构)和Head(头部结构)。这三部分协同工作,共同实现目标检测的任务。 1. Backbone(主干网络) Backbone的主要作用是提取图像中的特征。YOLOv5的Backbone采用了CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构,该结构通过跨阶段的部分连接,有效提高了网络的特征提...
随着 CNN 作为各种视觉任务的骨干网络,这些架构的进步导致了性能改进,从而广泛提升了整个领域。 另一方面,自然语言处理(NLP) 中网络架构的演变采取了不同的路径,如今流行的架构是 Transformer [61]。Transformer 专为序列建模和转导任务而设计,以其对数据中长期依赖关系建模的关注而著称。它在语言领域的巨大成功促使研究...
(2)在models/backbone(新建)文件下新建Conformer.py,添加如下的代码: (3)在models/yolo.py导入模型并在parse_model函数中修改如下(先导入文件): (4)在model下面新建配置文件:yolov5_conformer.yaml (5)运行验证:在models/yolo.py文件指定--cfg参数为新建的yolov5_conformer.yaml...
2 BackBone 2.1 CSP 3 Neck 3.1 SPP/SPPF 3.2 PAN 4 输出端 4.1 正样本采样 4.2 损失计算 【深度学习】总目录 输入端:数据增强、锚框计算等。 backbone:进行特征提取。常用的骨干网络有VGG,ResNet,DenseNet,MobileNet,EfficientNet,CSPDarknet 53,Swin Transformer等。(其中yolov5s采用CSPDarknet 53作为骨干网)...
Backbone负责从输入图像中提取有用的特征。它通常是一个卷积神经网络(CNN),在大规模的图像分类任务中训练,如IamgeNet。骨干网络在不同尺度上捕捉层次化的特征,在较早的层中提取低层次的特征(如边缘和纹理),在较深的层中提取高层次的特征(如物体部分和语义信息)。
摘要:尽管基于CNNs的backbone在多种视觉任务中取得重大进展,但本文提出了一个用于密集预测任务的、无CNN的的简单backbone——Pyramid Vision Transformer(PVT)。相比于ViT专门用于图像分类的设计,PVT将金字塔结构引入到transformer,使得可以进行下游各种密集预测任务,如检测、分割等。与现有技术相比,PVT有如下优点:(1)相比...
YOLOv5 Backbone解析 YOLOx Backbone解析 YOLOv6 Backbone解析 YOLOv7 Backbone解析 【一】YOLO系列中Backbone结构的特点 YOLO系列中的Backbone结构主要作为网络的一个核心特征提取器,随着时代的变迁不断发展。 某种程度上,YOLO系列的各个Backbone代表着当时的高价值模型与AI行业的发展记忆,计算机视觉江湖上,曾出现的那些“...
目标检测Yolo算法是非常经典且应用广泛的算法,而在Yolo中,又分成了输入端、网络推理、输出层,每个部分都可以延伸出很多的优化方式,本文主要从Yolov1~v7各个版本的backbone进行了讲解,希望对大家有帮助。 近年来YOLO系列层出不穷,更新不断,已经到v7版本。