由上图所示,从整体上看,YOLOv6的网络结构与YOLOv4、YOLOv5是很相似的,尤其是backbone和neck部分,但是其中的实现模块是有变化的;但最大的不同在于Head部分,采用的是YOLOX的hHead方式,将分类和回归分为两个支路,进行了解耦操作。 7.3 改进部分 (1)输入端 无锚框,取消了YOLOv1到YOLOv5一直沿用的锚框。 (2)主...
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...
YOLOv5的网络结构主要由三部分组成:Backbone(骨干网络)、Neck(颈部网络)和Head(头部网络)。这三部分共同协作,实现了对输入图像的高效特征提取和目标检测。 1. Backbone(骨干网络) Backbone是YOLOv5中用于特征提取的核心部分,它通常采用在大规模数据集(如ImageNet或COCO)上预训练的卷积神经网络,如CSP-Darknet53。CSP-...
物体检测器的结构开始被描述为三个部分:Backbone, Neck和Head。下图显示了一个高层次的Backbone, Neck 和 Head图。 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...
通过本文的阅读,后续你可以结合自己的小目标检测数据集,在网络不同位置(Backbone、head、detect、loss等)进行魔改,实现小目标涨点和创新!!! 1.小目标检测介绍1.1 小目标定义 1)以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例,小目标是指小于32×32个像素点(中物体是指32*32-96*96,大物体是指大于96*96); ...
YOLOv8的总体结构包括Backbone、颈部网络(Neck)、Head这3个部分。根据具体的需要,将模型按照网络模型的大小分为YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l和YOLOv8x这5种模型[15]。 Backbone部分采用的结构为Darknet53,其中包括基本卷积单元(Conv)、实现局部特征和全局特征的featherMap级别的融合的空间金字塔池化模块(SPPF...
YOLOv5网络结构包括三部分:Backbone骨干网络、Neck颈部结构和Head头部结构。其中,Backbone负责特征提取;Neck负责特征融合;Head包含了三个检测头,负责输出检测信息,YOLOv5网络结构如下图所示。 YOLOv5网络结构 部分二:Backbone骨干网络 Backbone骨干网络主要作用是提取图片的特征,并不断缩小特征图,Backbone包含了CBL模块、Focus...
YOLO系列中使用的Tricks和Backbone以及输入侧一样,是通用性非常强的一个部分,迁移应用在业务,竞赛,研究等维度,可能会带来出其不意的效果与惊喜。 3. YOLOv1 输入侧,Backbone,Neck,Head,Tricks大解析 YOLOv1作为YOLO系列的开山鼻祖,让YOLO这个计算机视觉中的“璀璨明珠”在2015年的夏天,拉开了帷幕。 YOLOv1整体...
backbone通常是一个卷积神经网络(由一个大尺度的图像分类任务获取,比如ImageNet),从图像中提取了关键的多尺度的特征(浅层特征,一般是边缘和文本信息,会提取于网络的早期。高尺度的特征,一般是目标的部分和语义信息,提取于更深的层) neck是一个中间的部分,连接了backbone和head,它聚合和微调了backbone提取的特征,通常...
Head是物体检测器的最后组成部分。它负责根据Backbone和Neck提供的特征进行预测。它通常由一个或多个特定任务的子网络组成,执行分类、定位,以及最近的实例分割和姿势估计。头部处理颈部提供的特征,为每个候选物产生预测。最后,一个后处理步骤,如非极大值抑制(NMS),过滤掉重叠的预测,只保留置信度最高的检测。