在Backbone部分,YOLOv5采用了新的CSPDarknet53结构,它基于Darknet53构建,添加了Cross-Stage Partial(CSP)策略。YOLOv5的Neck设计采用了CSP-PAN和较快的SPP块(SPPF)。输出是通过使用YOLOv3的Head结构生成的。 YOLOv5l的结构如图2所示,其中CSPDarknet53包含C3块,这是CSP融合模块。CSP策略将基础层的特征图分成两部分...
CSPDarknet-53结构:CSP(Cross Stage Partial)Darknet-53是YOLOv5中的主干网络结构。相对于YOLOv4中的Darknet-53,CSPDarknet-53引入了跨阶级部分连接的想法,通过将特征图在通道维度上分为两个部分,将其中一部分直接连入下一阶段,以增加信息流动的路径,提高特征的传递效率。CSPDarknet-53结构在减少参数和计算量的同...
YOLO系列:PassThrough Layer、spp、IoU、GIoU、DIoU、CIoU、Focal loss、PAN、csp; 目标检测算法可以分为两类,一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN),它们是two-stage的,需要先使用启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生Region Proposal,然后再在Region Proposal上...
1、总括 YOLOv5s的CSP结构是将原输入分成两个分支,分别进行卷积操作使得通道数减半,然后一个分支进行Bottleneck * N操作,然后concat两个分支,使得BottlenneckCSP的输入与输出是一样的大小,这样是为了让模型学习到更多的特征。 YOLOv5中的CSP有两种设计,分别为CSP1_X结构和CSP2_X结构。 2、CSP1_X结构 网络结构...
YOLOv5l的结构如图2所示,其中CSPDarknet53包含C3块,这是CSP融合模块。CSP策略将基础层的特征图分成两部分,然后通过Cross-Stage层次结构合并它们。因此,C3模块可以有效地处理冗余的梯度,同时提高残差和稠密块之间信息传递的效率。C3是BottleNeckCSP的简化版本,目前用于最新的YOLOv5变体。
YOLOv4 = CSPDarknet53+SPP+PAN+YOLOv3 其中YOLOv4用到相当多的技巧: 用于backbone的BoF:CutMix和Mosaic数据增强,DropBlock正则化,Class label smoothing 用于backbone的BoS:Mish激活函数,CSP,MiWRC 用于检测器的BoF:CIoU-loss,CmBN,DropBlock正则化,Mosaic数据增强,Self-Adversarial 训练,消除网格敏感性,对单个ground-...
开源项目YOLOv5相比YOLOv4有了比较夸张的突破,成为了全方位吊打EfficientDet的存在,其特征提取网络也是CSP-DarkNet。 1.1 Mish激活函数 激活函数是为了提高网络的学习能力,提升梯度的传递效率。CNN常用的激活函数也在不断地发展,早期网络常用的有ReLU,LeakyReLU,softplus等,后来又有了Swish,Mish等。Mish激活函数的计算复杂...
CSP模块包括CSP1_X模块和CSP2_X模块,两者都借鉴了CSPNet网络结构,CSP1_X模块和CSP2_X模块如下图所示: CSP1_X模块 CSP2_X模块 可见,ResUnit模块的shortcut参数设置为True,就是CSP1_X模块的组件;设置成False,就是CSP2_X模块的组件,ResUnit模块代码实现如下: ...
原始的 BottleneckCSP 结构中最主要的 Bottleneck 结构就是最经典的残差结构,它通过求和的方式将两部分信息结合起来再继续向下传递。但也正是因为网络不断加深,使得最新生成的特征图的语义信息与网络初始特征图的关联越来越小。深层次的特征图尺寸较小但是保留了大量丰富的语义信息,较浅层次的特征图尺寸较大,保留了图像...
简介:YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用轻量化PartialConv提出一种全新的结构CSPPC (参数量下降约42W) 一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是由我独家研制的,我结合了DualConv的思想并根据PartialConv提出了一种全新的结构CSPPC用来替换网络中的C2f,将其替换我们网络(V5n)中的C3参数量后直接下降约42W,计算量GFLOP...