yolo v4 与yolov4不同点在于,yolov4中只有主干网络使用CSP结构,而在yolov5中设计了两种CSP结构,CSP1_X应用于主干网络,CSP2_X结构应用于Neck中。 yolo v5 在neck部分,v4和v5中一样都采用FPN+PAN结构,v4的neck结构中采用普通卷积操作,而v5的neck中采用CSP2结构,增强网络的特征融合能力。FPN自顶向下传递语义特征...
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...
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 网络结构图如下图...
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...
改进的网络结构:YOLOv5在网络结构上进行了多项改进,包括采用CSP结构和FPN+PAN的 Neck结构,以及CIOU Loss等,这些改进有助于提高模型的准确性和鲁棒性。 尽管YOLOv5没有正式的学术论文,但它在GitHub上的开源实现和社区中的活跃讨论使其成为了目标检测领域的一个重要参考。随着YOLOv5的进一步发展和社区的不断贡献,我们...
2.1.2 Yolov4网络结构图 Yolov4在Yolov3的基础上进行了很多的创新。比如输入端采用mosaic数据增强,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...
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。 版权声明:本文为CSDN博主「江小皮不皮」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议...
CBM:Yolov4网络结构中的最小组件,由Conv+Bn+Mish激活函数三者组成。 CBL:由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。 Res unit:借鉴Resnet网络中的残差结构,让网络可以构建的更深。 CSPX:借鉴CSPNet网络结构,由三个卷积层和X个Res unint模块Concate组成。
从CSP结构和重参化的RepVGG网络中汲取灵感,并提出了一个紧凑的网络,同时保持了强大的特征提取能力。此外,在特征融合块中,通过分层地融合来自不同层次和感受野的特征来丰富语义特征。对于回归模块,采用了一个高效的基于中心的Head来分别回归目标的得分、维度、位置、旋转和在联合上的框相交(IOU)信息。