swish(x)=x⋅sigmoid(βx) •从架构图中我们可以看出,CBS模块这里有三种颜色,三种颜色代表它们的卷积核(k)和步长(s)不同。 首先最浅的颜色,也就是第一个CBS模块的颜色,它是一个1x1的卷积,stride(步长为1)。 其次稍浅的颜色,也就是第二个CBS模块的颜色,它...
上图中首先会通过两个 1*1 的 CBS 分成两个通路,上面的通路会再接一个 3*3 的 CBS,再 1*1 的 CBS。YOLOV5 的 SPPF 中只有一个 CBS 就接最大池化了。YOLOV7 的最大池化改回了 YOLOV4 的结构,使用的是最大池化核数 5、9、13 并行的结构,而 YOLOV5 的 SPPF 使用的是 5*5 的最大池化串行的...
卷积模块使用CBS 三部分组成( 1)一个二维卷积+( 2)二维BatchNorm+( 3)SiLU激活函数 没什么好说的,常规操作 C2f 让YOLOv8可以在保证轻量化的同时获得更加丰富的梯度流信息。(不是重点,拿来用就行) SPPF 在我之前所了解的SPP的作用是统一输出格式,因为以前的网络网络不是纯纯卷积结构,RCNN的输出还得经过全...
CBS模块 CBS模块是由一个Conv层,一个BN层以及一个Silu层组成,Silu激活函数是swish激活函数的变体,两者的公式如下: silu(x)=x⋅sigmoid(x) swish(x)=x⋅sigmoid(βx) CBS模块中有三种颜色,三种颜色代表它们的卷积核(k)和步长(s)不同。 首先是最浅的颜色,也就是第一个CBS模块,它是一个1×1的卷积,st...
该模块总结如下图,其中“f”是特征数,“e”是扩展率,CBS是由Conv、BatchNorm和后面的SiLU组成的块。 在C2f 中,Bottleneck 的所有输出(两个具有剩余连接的 3x3 卷积)都被连接起来。 而在 C3 中,仅使用了最后一个Bottleneck 的输出。 Bottleneck 与YOLOv5中相同,但第一个conv核大小从1x1更改为3x3。我们可以...
stem 的第一个 6x6 conv 变为 3x3,主要构建块也使用C2f 取代了 C3。 该模块总结如下图,其中“f”是特征数,“e”是扩展率,CBS是由Conv、BatchNorm和后面的SiLU组成的块。 在C2f 中,Bottleneck 的所有输出(两个具有剩余连接的 3x3 卷积)都被连接起来。 而在 C3 中,仅使用了最后一个Bottleneck 的输出。
stem 的第一个 6x6 conv 变为 3x3,主要构建块也使用C2f 取代了 C3。该模块总结如下图,其中“f”是特征数,“e”是扩展率,CBS是由Conv、BatchNorm和后面的SiLU组成的块。 在C2f 中,Bottleneck 的所有输出(两个具有剩余连接的 3x3 卷积)都被连接起来。而在 C3 中,仅使用了最后一个Bottleneck 的输出。
CBS是一个由卷积核、批处理规范化和SiLU激活函数组成的模块。议员由MaxPooling和CBS组成。改进后的主干网用MobileOne模块取代了ELAN模块以提高速度,并在每个MobileOne模件后面添加了一个协调注意力模块。所提出的改进方法能够关注输入图像中的显著特征并抑制外来信息,从...
从架构图中我们可以看出,CBS模块这里有三种颜色,三种颜色代表它们的卷积核(k)和步长(s)不同。 首先最浅的颜色,也就是第一个CBS模块的颜色,它是一个1x1的卷积,stride(步长为1)。 其次稍浅的颜色,也就是第二个CBS模块的颜色,它是一个3x3的卷积,stride(步长为1)。
首先最浅的颜色,也就是第一个CBS模块的颜色,它是一个1x1的卷积,stride(步长为1)。 其次稍浅的颜色,也就是第二个CBS模块的颜色,它是一个3x3的卷积,stride(步长为1)。 最后最深的颜色,也就是第三个CBS模块的颜色,它是一个3x3的卷积,stride(步长为2)。