二、基本Conv模块 三、Bottleneck模块 四、C3模块 五、其他模块 六、编写模块构建网络实现分类 6.1 数据集操作 6.1 构建网络 6.2 linear神经元个数判定 一、定义自动padding 为了保持图像大小卷积前后一致,就需要用到自动padding def autopad(k, p=None): # kernel padding 根据卷积核大小k自动计算卷积核padding数...
针对C3模块,其主要是借助CSPNet提取分流的思想,同时结合残差结构的思想,设计了所谓的C3 Block,这里的CSP主分支梯度模块为BottleNeck模块,也就是所谓的残差模块。同时堆叠的个数由参数n来进行控制,也就是说不同规模的模型,n的值是有变化的。 作用: 1 在新版yolov5中,作者将BottleneckCSP(瓶颈层)模块转变为了C3模块...
相比之下,C3模块是YOLOv5中的一个关键组件。它采用了类似于C2f模块的层级结构来提取特征,但在上采样过程中使用了不同的技术。C3模块采用了所谓的“瓶颈”结构,将低层次的特征图通过一系列卷积层和瓶颈结构连接到高层次的特征图上。这种设计使得C3模块能够更好地捕获上下文信息,提高检测的准确性。在功能方面,C2f模...
C3模块是一种新颖的卷积神经网络模块,它采用了多尺度特征融合技术和跨通道信息传递机制来提高特征图的表达能力。在这篇文章中,我们将探讨YOLOv5中的C3模块的数学原理。 C3模块是由三个卷积层组成的卷积神经网络模块,它的结构如图所示:  C3模块可以分成三个阶段: 1.多尺度特征...
C3模块:包含了3个标准Conv模块以及多个Bottleneck模块,结构分为两支,一只使用多个Bottleneck堆叠和一个Conv模块,另外一支经过一个Conv模块,最后将两支concat操作再经过Conv模块。 Conv模块:对输入特征进行卷积、BN、激活函数操作,这里用Silu函数作为激活函数。
C3模块是YOLOv5的一个关键组成部分,如图2所示,它由三个标准卷积层组成,每个层具有1 × 1的核大小和步长为1,并包括几个堆叠的BottleNeck模块。 该模块的架构根据模型大小在宽度和深度上有所不同,由预定义的参数控制。C3模块采用了类似于BottleNeckCSP的残差结构。它以两种方式处理输入特征图:一种是通过双分支方法,...
pandas: panda数组操作模块 requests: Python的HTTP客户端库 torch: 这是主要的Pytorch库。它提供了构建、训练和评估神经网络的工具 torch.nn: torch下包含用于搭建神经网络的modules和可用于继承的类的一个子包 PIL: 图像基础操作模块 torch.cuda: 自动混合精度训练 —— 节省显存并加快推理速度1.2...
__init__() # 卷积模块 self.Conv = Conv(3, 32, 3, 2) # C3模块1 self.C3_1 = C3(32, 64, 3, 2) # 全连接网络层,用于分类 self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=802816, out_features=100), nn.ReLU(), nn.Linear(in_features=100, out_features=4) ) def forward...
与此并行,C3k2模块作为CSPBottleneck(跨阶段残差瓶颈)的优化版本,其设计目的在于提高计算效率。C3k2通过若干层紧凑卷积结构,减少了计算量,但仍然保持了深层特征提取的能力。结合C2PSA与C3k2,使得YOLO11不仅在传统目标检测任务上性能卓越,也为未来更加复杂的计算机视觉场景奠定了基础。