YOLOv5的FPN和PAN结构: YOLOv5的FPN和PAN结构 部分四:Head头部结构 YOLOv5输出为255*H*W、255*2H*2W和255*4H*4W三个特征图,尺寸最小的255*H*W负责检测大目标,255*2H*2W负责检测中目标,尺寸最大的255*4H*4W负责检测小目标,通道数255=3*(5+80),其中,3表示3个Anchor,5表示四个位置信息(x,y,w,h...
而YOLO v5 Lite也不例外的使用了FPN+PAN的结构,但是Lite对yolov5 head进行通道剪枝,剪枝细则参考了ShuffleNet v2的设计准则,同时改进了YOLOv4中的FPN+PAN的结构,具体就是: 为了最优化内存的访问和使用,选择了使用相同的通道数量(e模型Neck通道为96); 为了进一步优化内存的使用,选择了使用原始的PANet结构,还原YOLOv4...
PAN (Path Aggregation Network) 就是针对这一点,在FPN的后面添加一个自底向上的金字塔,这样的操作是对FPN的补充,将低层的强定位特征传递上去。 PAFPN结构主要由三部分组成:自顶向下的路径、自底向上的路径和横向连接。通过这三部分结构的协同作用,PAFPN能够充分利用不同层级的特征信息,提升目标检测的精度和速度。
Backbone:Focus结构,CSP结构 Neck:FPN+PAN结构 Head:CIOU_Loss 基本组件: Focus:基本上就是YOLOv2的passthrough。 CBL:由Conv+Bn+Leaky ReLU三者3组成。 CSP1_X:借鉴CSPNet网络结构,由三个卷积层和X个Res unit模块Concat组成。 CSP2_X:不再用Res unit模块,而是改为CBL。 SPP:采用1x1,5x5,9x9,13x13的最大...
YOLOX的backbone结构图 输入是Batch*3*640*640尺寸的图像。 输出是经过PAFPN网络之后的不同层次的特征图: (pan_out2, pan_out1, pan_out0)。 左边绿色的CSPDarknet,右边红色的线表示Path Aggregation。 具体的代码如下: class YOLOPAFPN(nn.Module): """ YOLOv3 model. Darknet 53 is the default back...
Focus结构:YOLOv5在Backbone的开始部分使用了Focus结构,这是一种有效的特征融合技术,通过切片和拼接操作实现了特征图的下采样和通道数的增加。 2. Neck(颈部网络) Neck位于Backbone和Head之间,用于整合不同层级的特征图,以提升检测性能。YOLOv5的Neck网络采用了FPN(Feature Pyramid Networks)和PAN(Path Aggregation Netwo...
YOLOX的backbone结构图 输入是Batch*3*640*640尺寸的图像。 输出是经过PAFPN网络之后的不同层次的特征图: (pan_out2, pan_out1, pan_out0)。 左边绿色的CSPDarknet,右边红色的线表示Path Aggregation。 具体的代码如下: classYOLOPAFPN(nn.Module):"""YOLOv3 model. Darknet 53 is the default backbone ...
1.4 CSP结构 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...
网络结构图: 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: source:https://user-images.githubusercontent.com/31005897/...
二、模型结构 1.整体结构图 2.Backbone(CSPDarknet) 3.SPPF(Spatial Pyramid Pooling - Fast) 4.Neck(FPN+PAN) 5.Head 三、anchor编解码 1.anchor编码 2.anchor解码 四、损失函数 五、总结 系列文章 【目标检测】英雄联盟能用YOLOv5实时目标检测了 支持onnx推理 ...