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...
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...
需要注意的是:Yolov5s的Focus结构最后使用了32个卷积核,而其他三种结构,使用的数量有所增加,先注意下,后面会讲解到四种结构的不同点。 (2)CSP结构 Yolov4网络结构中,借鉴了CSPNet的设计思路,在主干网络中设计了CSP结构。 Yolov5与Yolov4不同点在于,Yolov4中只有主干网络使用了CSP结构。 而Yolov5中设计了两种CSP...
CSP(Cross Stage Paritial)其网络结构如下 其实就是由多个残差网络模块拼接组成的结构,但有一个不一样的地方是,只有最开始的 x_0 会分成两成一部分,一部分参与残差预算,一部分和最终的 x_T 拼接在一起,相当于在最外层再包了一层残差。 由于只有一部分数据参与了内部的残差运算,所以减少了计算资源 Mish激活函...
这是一种利用金字塔池化操作和CSP结构得到的模块,依旧包含了大量支路,官方给出的代码如下: classSPPCSPC(nn.Module):# CSP https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworksdef __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5, k=(5,9,13...
使用CSPRepResStage 搭建 Backbone。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...
本文详细介绍了从YOLOv1-YOLOv9的网络结构,以及各个版本之间的迭代。 YOLOv1-YOLOv8之间的对比如下表所示: 一、YOLO算法的核心思想 YOLO系列的核心思想就是把目标检测转变为一个回归问题,利用整张图片作为网络的输入,通过神经网络,得到边界框的位置及其所属的类别。
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 0.7AP, 速度也大幅提升。 更高效的标签分配策略 TAL (Task Alignment Learning) ...
堆叠的 RepResBlock 与 CSP 结构结合组成了 CSPRepResStage。CSP 结构去除了冗余的 3x3 卷积,从而避免了巨大的参数量和计算量,使得模型在推理时更加高效。同时,ESE(Effective Squeeze and Extraction)也被引入 CSPRepResStage 以施加通道注意力,进一步提升特征表示能力。
网络结构主要由以下几部分组成: (1)输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放 (2) Backbone: New CSP-Darknet53 (3)Neck: SPPF, New CSP-PAN (4)输出端:Head 官方网络结构图: v5.x网络结构: v6.x网络结构: 可以看出,相比于之前v5.x,最新版的v6.x网络结构更加精简(以提高速度和推理...