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...
我们不着急,先看一下C3模块的结构图,然后再对比与C2f的具体的区别。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。 其实...
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...
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。
Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; PAN-FPN:毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3...
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。
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...
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 中的结构精度提升...