C3k2是CSP Bottleneck的一种更快实现,具有两个卷积层。C2PSA则是一个具有注意力机制的特征提取和处理模块,能够进一步增强模型的特征提取能力。对比YOLO11与YOLOv8模型结构如下: C2PSA模块 C2PSA支持一个可以多次叠加的PSA(金字塔切片注意力)模块,PSA是在受到了SE注意力机制的叠加改进,SE注意力模块如下: 最终的PSA注...
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...
Focus模块代码实现: (3)CSP模块 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: 对于ResUnit残差...
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...
Backbone部分主要由CSP模块组成,通过CSPDarknet53进行特征提取。 在Neck中使用FPN和路径聚合网络(PANet)来聚合该阶段的图像特征。 最后,网络进行目标预测并通过预测输出。 本文引入AF-FPN和自动学习数据增强,解决模型大小与识别精度不兼容的问题,进一步提高模型的识别性能。用AF-FPN代替原来的FPN结构,提高了多尺度目标识别...
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。
C3k2模块是基于C3完成的一个更快速的CSP模块,CSP模块结构如下: 可以看到最关键的就是在C3k2的中调用C3k时候指定参数为2,从C3k2调用C3k,所以C3k2的意思就是两个C3k。 检测头部分 YOLO11的检测头部分延续了YOLOv8的设计,因此后处理解析步骤基本相同,保证了模型的稳定性和可靠性。
CSP模块,首先将特征分为两部分,其中的一个部分进行常规的处理,另外一个部分进行SPP结构的处理,最后把这两个部分合并在一起,这样子就能够减少一半的计算量,使得速度变得快,精度反而会提升。 具体如图: 10、整体图结构,yolov7.yaml
1.1.1CSP模块 CSP在论文《CSP:A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN 》提出,把CSP(Cross Stage Partial)应用到ResNe(X)t,模型结构如下图2所示。 图2 CSP结构应用到ResNe(X)t 从结构上来看,CSP是将输入通道分成两部分,一部分经过常规Res(X)Block后跟另一部分进行通道拼接,拼接后进...
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。