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)...
AI代码解释 classELANBlock(nn.Module):"""ELANBLockofYOLOv7's backbone""" def__init__(self,in_dim,out_dim,expand_ratio=0.5,depthwise=False):super(ELANBlock,self).__init__()inter_dim=int(in_dim*expand_ratio)self.cv1=Conv(in_dim,inter_dim,k=1)self.cv2=Conv(in_dim,inter_dim,k=...
YOLOV7 跟 V4、V5 的结构差不多,依然是 Backbone+Neck+Head 在Backbone 中,输入的图像会先经过 4 个普通卷积CBS(Conv2D+BatchNorm+SiLu),这 4 个 CBS 都是 3*3 的卷积核,它们的不同在于橙色的 CBS 步长为 1,不会改变特征图的尺寸;而褐色的 CBS 步长为 2,会进行下采样;YOLOV5 只有两个普通卷积 CBS。
Backbone:使用的依旧是CSP的思想,将YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; PAN-FPN:YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不同的是YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3模块替换为了C2f模块; Decoupled-Head:这一点源...
YOLOV4的网络结构被划分为三个部分:Backbone(身体部分)、Neck(颈部部分)和Head(头部部分)。本文重点解析Backbone部分,包括CBM和CSP模块的设计与实现。Backbone部分的主要功能是从输入图像中提取特征,为后续的检测任务提供基础。 CBM模块详解 CBM模块是YOLOV4中Backbone部分的核心组件之一,相较于YOLOV3的CBL模块,CBM模块...
PP-YOLO详解(1)-- backbone 大家好,本次教程将带领大家开启PP-YOLO学习。通过前面一系列学习,相信大家已经掌握了图像分类任务的基本概念以及相关实践,下面将带大家实战目标检测任务中经典的YOLO系列算法:PP-YOLO。 本次将对使用的backbone网络:ResNet50-vd-dcn,进行讲解。 下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip ins...
从上图可以看出,YOLOv5的模型结构可以分为四个部分:输入端、Backbone、Neck和Prediction。 各部分的关键元素或者功能总结如下: 输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放; Backbone:Focus结构、CBL结构、CSP结构、SPP结构; Neck:FPN+PAN结构; ...
yolov5s的backbone部分如上,其网络结构使用yaml文件配置,通过./models/yolo.py解析文件加了一个输入构成的网络模块。与v3和v4所使用的config设置的网络不同,yaml文件中的网络组件不需要进行叠加,只需要在配置文件中设置number即可。 1.1 Param # Parameters ...
4. Backbone层详解 5. Neck层详解 1. Backbone 2. Head 3. Loss_function 零、 YOLO系列算法评价指标 1.IOU交并比 预测框的准确率用IOU来反映。交并比是目标检测问题中的一项重要指标,它在训练阶段反映的是标注框与预测框的重合程度,用于衡量预测框的正确程度。分子为标注框与预测框的交集,分母为标注框与预测框...
【深度学习】详解YOLOv6的高效backbone:EfficientRep 作者丨岳廷 编辑丨极市平台 导读 如何设计一个友好于硬件的网络,以实现更好的准确性-速度平衡?解读应用在YOLOv6上的卷积神经网络结构EfficientRep。 I. 引言 自从VGG在图像分类任务中取得成功以来,卷积神经网络设计已经引起了学术界和工业界的广泛关注。目前已经提出...