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...
YOLOv5官方仓库的配置文件中并没有Neck部分,为方便用户与其他目标检测网络结构相对应,我们将官方仓库的Head拆分成PAFPN和Head两部分。 基于BaseYOLONeck结构,YOLOv5 Neck也是遵循同一套构建流程,对于不存在的模块,我们采用nn.Identity代替。 Neck模块输出的特征图和Backbone完全一致。即P5模型为 (B,256,80,80)、(B,...
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 448x4...
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Yolo11:将SCSA模块加入到Yolo11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Yolo11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。
Neck网络:YOLOv5使用的是FPN(FPN网络能够在不同的特征图层次上进行检测,可以提高目标检测的性能)网络,可以融合来自不同特征图层次的信息。 输出端:损失函数,YOLOv5使用的是Focal Loss损失函数,该函数可以缓解目标检测中类别不平衡的问题,提高模型的性能。非极大值抑制(NMS),YOLOv5在输出结果后,会对重叠的目标框进行...
YOLOv8的Neck部分利用了SPP(Spatial Pyramid Pooling)结构和FPN(Feature Pyramid Networks)技术。SPP能够提取多尺度的上下文信息,这对于检测不同尺寸的目标至关重要。而FPN采用了一个自顶向下的结构,将高层的语义信息传递到低层,从而实现了从粗到细的特征融合。