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...
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...
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...
第一种:BottleneckCSP yolov5代码: class BottleneckCSP(nn.Module):# CSP Bottleneck https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworksdef __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansionsuper().__init__()c_ = in...
PANet特征融合:YOLOv4引入了PANet(Path Aggregation Network)模块,用于在不同尺度的特征图之间进行信息传递和融合,以获取更好的多尺度特征表示。 SPP:具体是在CSPDarknet-53网络的后面,通过在不同大小的池化层上进行特征提取,从而捕捉到不同尺度上的上下文信息。
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: ...
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。
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。