Yolov5与Yolov4不同点在于,Yolov5中设计了两种CSP结构,以Yolov5s网络为例,CSP1_X结构应用于Backbone主干网络,另一种CSP2_X结构则应用于Neck中,结构图如下图所示。 每个CSP模块前面的卷积核的大小都是3*3,stride=2,因此可以起到下采样的作用。 CSPNet全称是Cross Stage Paritial Network,主要从网络结构设计的角...
(1)CSPDarknet53 CSPDarknet53是在Yolov3主干网络Darknet53的基础上,借鉴2019年CSPNet的经验,产生的Backbone结构,其中包含了5个CSP模块。 每个CSP模块前面的卷积核的大小都是3*3,因此可以起到下采样的作用。Backbone有5个CSP模块,输入图像是608*608,特征图变化的规律是:608->304->152->76->38->19。经过5次...
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...
BackBone层也称主干网络,使用CSPDarknet53网络提取特征;同时使用Mish激活函数、Dropblock正则化;CSP 跨阶段部分连接。 3.1 CSPDarknet53 CSPDarknet53是基于Darknet53,借鉴CSPNet,进行了一些改进,使得模型既保证了推理速度和准确率,又减小了模型尺寸。 首先介绍一下CSPNet,全称是Cross Stage Partial Networks,也就是“跨...
Backbone-跨阶段局部网络(CSP) YOLO V5和V4都使用CSPDarknet作为Backbone,从输入图像中提取丰富的信息特征。CSPNet全称是Cross Stage Partial Networks,也就是跨阶段局部网络。 CSPNet解决了其他大型卷积神经网络框架Backbone中网络优化的梯度信息重复问题,将梯度的变化从头到尾地集成...
CSPNet全称是Cross Stage Paritial Network,主要从网络结构设计的角度解决推理中从计算量很大的问题。CSPNet的作者认为推理计算过高的问题是由于网络优化中的梯度信息重复导致的。因此采用CSP模块先将基础层的特征映射划分为两部分,然后通过跨阶段层次结构将它们合并,在减少了计算量的同时可以保证准确率。因此Yolov4在主干...
CSPNet全称是Cross Stage Paritial Network,主要从网络结构设计的角度解决推理中从计算量很大的问题。 CSPNet的作者认为推理计算过高的问题是由于网络优化中的梯度信息重复导致的。 因此采用CSP模块先将基础层的特征映射划分为两部分,然后通过跨阶段层次结构将它们合并,在减少了计算量的同时可以保证准确率。
在Backbone部分,YOLOv8采用了CSP(Cross Stage Partial networks)结构,这种结构的设计旨在平衡网络的参数量与计算效率,CSP结构通过部分地交叉连接特征层,使得在较低的计算成本下,网络能够更有效地学习到特征的多样性。这种设计不仅提高了特征的表征能力,而且减少了计算资源的需求,使得模型更适合在资源受限的环境中部署。
CSP全称为Cross-Stage-Patial-connections,是CSPNet的主要组成部分,其思想是将输入的特征图分为两部分,对一部分进行一系列的卷积操作,另一部分保持不变,然后再将这两部分进行融合。CSP的作用是降低计算量和内存成本,同时保持原有的准确性。CSP可以与ResNet、ResNeXt和DenseNet结合,下面是CSP与DenseNet结合的例子: ...