YOLOv5的Neck侧也使用了SPP模块和PAN模块,但是在PAN模块进行融合后,将YOLOv4中使用的常规CBL模块替换成借鉴CSPnet设计的CSP_v5结构,加强网络特征融合的能力。【Rocky的延伸思考】 业务侧:YOLOv5 Neck侧在工程中非常稳定,且其github库更新频率让人敬佩,可以作为业务baseline模型的首选。 竞赛侧:YOLOv5 Neck侧可以作为检...
neck层的作用是对来自特征提取网络的特征图进行一定的加工和处理,以提高目标检测的性能和准确度。在 Yolov5 中,neck层起着连接不同尺度特征图的作用,能够有效地帮助模型检测不同大小和不同比例的目标。 2. neck层的结构和原理 在Yolov5 中,neck层通常采用一些常见的神经网络结构,如 FPN (Feature Pyramid Network...
尽管目标检测已经取得了巨大进步,但仍然可以引入新技术来进一步提升性能。首先,网络结构在目标检测中起着至关重要的作用。Darknet在YOLO历史的早期阶段占据主导地位[24, 25, 26, 1, 32, 9]。最近,一些工作开始为他们的检测器研究其他高效的网络,即YOLOv6[18]和YOLOv7[34]。然而,这些网络仍然是手动设计的。得益...
Neck模块的目的是融合不同层的特征检测大中小目标。 yolov3的NECK模块引入了FPN的思想,并对原始FPN进行修改。 yolov4的Neck模块主要包含了SPP模块和PAN模块。SPP,即空间金字塔池化。SPP的目的是解决了输入数据大小任意的问题。SPP网络用在YOLOv4中的目的是增加网络的感受野。 yolov5的Neck侧也使用了SPP模块和PAN模块,...
Neck network,即颈部网络(脖子网络?说实话,这个不翻译过来比较好……),Neck部分的主要作用就是将由backbone输出的特征进行整合。其整合方式有很多,最为常见的就是FPN(Feature Pyramid Network),有关FPN的内容,我们会在展开介绍Neck的时候再次提到的。 Detection head,即检测头,这一部分的作用就没什么特殊的含义了,就...
在YOLO中, Neck (Neck)部分在解耦和提取特征图特征方面发挥着关键作用。为了解决在升采样过程中丢失输入精确空间关系的问题,提出了坐标注意力(Coordinate Attention)。CA通过结合基于像素坐标的空间关系来增强特征学习。CA模块的示意图如图4所示。 如图所示,CA模块包括两步:坐标信息嵌入和坐标注意力生成。坐标信息嵌入使用...
YOLOv5网络结构包括三部分:Backbone骨干网络、Neck颈部结构和Head头部结构。其中,Backbone负责特征提取;Neck负责特征融合;Head包含了三个检测头,负责输出检测信息,YOLOv5网络结构如下图所示。 YOLOv5网络结构 部分二:Backbone骨干网络 Backbone骨干网络主要作用是提取图片的特征,并不断缩小特征图,Backbone包含了CBL模块、Focus...
Neck的作用是将多个不同分辨率的特征进行融合,得到更多的信息。虽然之前已经介绍过,但由于yolov5的代码写得太好了,这里贴上来 3.1 SPP SPP:并行处理 yolov5代码: class SPP(nn.Module):# Spatial Pyramid Pooling (SPP) layer https://arxiv.org/abs/1406.4729def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13...
Neck Head Activation Function Optimization Function Benchmarks Data Augmentation 图像增强是从现有的训练数据中创建新的训练样本。我们不可能为每一个现实世界场景捕捉一个图像,因此我们需要调整现有的训练数据以推广到其他情况,从而允许模型适应更广泛的情况。