YOLOv5中的CSP有两种设计,分别为CSP1_X结构和CSP2_X结构。 2、CSP1_X结构 网络结构图如下图所示: 【(1)其中CBL为Conv+BN+Leaky ReLU,代码解析等详见往期博客YOLOv5中的Focus层详解_tt丫的博客-CSDN博客中的代码分析部分。 (2)其中Resunit是x个残差组件,相关介绍详见往期博客详解YOLOv5中的Bottleneck_tt丫的...
Yolov4网络结构中,借鉴了CSPNet的设计思路,在主干网络中设计了CSP结构。Yolov5与Yolov4不同点在于,Yolov5中设计了两种CSP结构,以Yolov5s网络为例,CSP1_X结构应用于Backbone主干网络,另一种CSP2_X结构则应用于Neck中,结构图如下图所示。 每个CSP模块前面的卷积核的大小都是3*3,stride=2,因此可以起到下采样的作...
上图即Yolov5的网络结构图,可以看出,还是分为输入端、Backbone、Neck、Prediction四个部分。 大家可能对Yolov3比较熟悉,因此大白列举它和Yolov3的一些主要的不同点,并和Yolov4进行比较。 (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:Focus结构,CSP结构(3)Neck:FPN+PAN结构(4)Prediction:...
1、网络结构: Backbone: Focus + CSPX + SPP focus 作用: 通过slice操作, 将 W、H 上的信息融入到通道上,且在下采样过程不带来信息丢失。再使用3 × 3的卷积对其进行特征提取,使得特征提取得更加的充分。 csp 结构: 将feature map拆成两个部分,一部分进行卷积操作,另一部分和上一部分卷积操作的结果进行conc...
对v4.0的yolov5中主要内容进行分析。 yolov5网络结构 yolov5中对网络的宽度和深度用系数做了缩放,与efficientnet类似,提供速度与精度权衡的多种选择。 首先看下yolov5的整体结构,第一张图参考江大白整理的网络结构图: 第二张参考这里: backbone部分:focus结构、csp结构、spp结构 ...
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: v5.x网络结构: v6.x网络结构: 可以看出,相比于之前v5.x,最新版的v6.x网络结构更加精简(以提高速度和推理...
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。
YOLOv5有几种不同的架构,各网络模型算法性能分别如下: 1. 基本概念 YOLOv5是一种目标检测算法,其模型结构主要包括以下组成部分: 输入端:YOLOv5的Head网络由3个不同的输出层组成,分别负责检测大中小尺度的目标。 Backbone网络:YOLOv5使用CSPDarknet53作为其主干网络,其具有较强的特征提取能力和计算效率。
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模块、CSP模块和SPP模块。 (1)CBL模块 CBL为标准卷积模块,包括普通卷积层Conv、批量归一化层BN和LeakyReLU激活函数层,如下图所示: ...
综上所述,YOLOv5的骨干网通过Focus结构、CBL模块、CSP结构和SPP/SPPF等组件的协同工作,实现了对输入图像的高效特征提取和表示。这种设计使得YOLOv5在保持较高检测精度的同时,也具备了较快的推理速度。 Neck: SPPF(Spatial Pyramid Pooling - Fast): 替换了传统的SPP(Spatial Pyramid Pooling),通过串行通过多个5x5...