defforward(self,x):returnx+self.cv2(self.cv1(x))ifself.addelseself.cv2(self.cv1(x))classBottleneckCSP(nn.Module):#CSPBottleneck https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks def__init__(self,c1,c2,n=1,shortcut=True,g=1,e=0.5):# ch_in,ch_out,number,shortcut,groups,e...
CSP-DarkNet和CSP-ResNe(X)t的整体思路是差不多的,沿用网络的滤波器尺寸和整体结构,在每组Residual block加上一个Cross Stage Partial结构。并且,CSP-DarkNet中也取消了Bottleneck的结构,减少了参数使其更容易训练。 但是,有个地方看图还是不清楚——CSP输入的时候通道是什么比例划分的? 查看了一些源码,最终确认了...
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...
1 在新版yolov5中,作者将BottleneckCSP(瓶颈层)模块转变为了C3模块,其结构作用基本相同均为CSP架构,只是在修正单元的选择上有所不同,其包含了3个标准卷积层以及多个Bottleneck模块(数量由配置文件.yaml的n和depth_multiple参数乘积决定) 2 C3相对于BottleneckCSP模块不同的是,经历过残差输出后的Conv模块被去掉了,conc...
整体结构上与YOLOv5类似: CSPDarknet(主干) + PAN-FPN(颈) + Decoupled-Head(输出头部),但是在各模块的细节上有一些改进,并且整体上是基于anchor-free的思想,这与yolov5也有着本质上的不同。 9.3 改进部分 (1)输入端 与YOLOv7类似。 (2)主干网络 ...
Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方式, Neck中采用了SPP、FPN+PAN的结构, 输出端则采用CIOU_Loss、DIOU_nms操作。 因此Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了很多的整合创新,关于Yolov4详细的讲解还是可以参照大白之前写的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》,写的比较详细。
与 ResNet 类似,PP-YOLOE 使用 3 个堆叠的卷积组成的 stem 结构以及 4 个 CSPRepResStage。 在Neck 方面沿用了 PAN 的结构,由 5 个 CSPRepResStage 组成,与 Backbone 不同的是,Neck 中移除了 ESE 以及 RepResBlock 中的残差连接。 最终经过重新设计的 Backbone 和 Neck 相较于 PP-YOLOv2 中的结构精度...
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。
在大多数关于设计高效架构的文献中，人们主要考虑的因素包括参数的数量、计算量和计算密度。下图 2（b）中 CSPVoVNet 的设计是 VoVNet 的变体。CSPVoVNet 的架构分析了梯度路径，以使不同层的权重能够学习更多不同的特征，使推理更快、更准确。图 2 (c) 中的 ELAN 则考虑了「如何设计一个高效网络」的问题。YO...
通过添加和组合一些新功能,例如加权残差连接 (WRC)、跨阶段部分连接 (CSP)、跨小批量标准化 (CmBN)、自我对抗训练 (SAT)、Mish激活函数、Mosaic 数据增强、DropBlock 正则化和 CIoU 损失等等,在 YOLO V4中实现了更好更快的模型。YOLO V4 讨论的一个重要主题是一个实时...