竞赛侧:YOLOv5 Neck侧可以作为检测和分割竞赛入场的模块。 【五】YOLOx Neck侧解析 YOLOx的Neck侧依然使用了YOLOv3的结构,并且使用了SPP模块。 【六】YOLOv6 Neck侧解析 YOLOv6的Neck侧受到硬件感知神经网络设计思想的启发,基于RepVGG style设计了可重参数化、更高效的Rep-PAN。 YOLOv6 Neck结构 硬件感知神经网络...
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...
neck层的作用就是将浅层的图形特征和深层的语义特征相结合,以获取更为完整的特征。 head head层为Detect模块,Detect模块的网络结构很简单,仅由三个1*1卷积构成,对应三个检测特征层。 1*1卷积的作用是升维或降维,1*1卷积核的通道数对应输入特征图的通道数,输出通道数对应卷积核的个数。一般情况1*1卷积不改变...
neck — 这是模型的其他部分,用于处理按特征编码的图像 head— 生成模型预测的一个或多个输出层。 该网络的第一个版本基于GoogLeNet的架构。卷积层接MaxPool层级联,最后以两个全连接层的级联作为结束。 此外,作者训练了Fast YOLO架构的更快版本,包含更少的卷积层(9而不是24)。两个模型的输入分辨率均为 448x448...
Neck是连接Backbone和Head的中间部分,负责特征的进一步融合和传递: FPN+PAN结构 FPN (特征金字塔网络):通过自顶向下的路径传递高层的语义信息。 PAN (路径聚合网络):通过自底向上的路径传递低层的细节信息。 结合:FPN和PAN的结合使用,构建了一个多层次、多尺度的特征融合框架,增强了模型对不同尺寸目标的检测能力。
应用于YoloV8:将SCSA模块加入到YoloV8的neck中,通过整合多语义信息和协同空间与通道注意力,提高了neck部分的特征提取能力。 性能提升:在目标检测任务中,使用SCSA模块改进后的YoloV8模型在准确率、召回率等关键指标上均实现了显著提升。同时,由于SCSA模块的设计具有轻量级和高效性,因此改进后的模型在推理速度和内存占用方...
(2)Neck(脖子):在backbone和head之间,是为了更好的利用backbone提取的特征。 (3)Bottleneck(瓶颈):指输出维度比输入维度小很多,就像由身体到脖子,变细了。经常设置的参数 bottle_num=256,指的是网络输出的数据的维度是256 ,可是输入进来的可能是1024维度的。
Backbone作用:特征提取 Neck作用:对特征进行一波混合与组合,并且把这些特征传递给预测层 Head作用:进行最终的预测输出 三、Backbone Backbone主要由Focus,CBS,BottleneckCSP(/C3)以及SPP等组成。 🌳Focus作用:进行一个下采样,并且减少计算量加快网络速度。(v5.0) ...
（3）Neck：目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层，比如Yolov4的SPP模块，FPN+PAN结构。 （4）Prediction：输出层的锚框机制和Yolov3相同，主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss,以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms。（1）Mosaic数据增强。 Yolov4中使用的Mosaic是参考2019...