YOLOv5针对不同大小(n, s, m, l, x)的网络整体架构都是一样的,只不过会在每个子模块中采用不同的深度和宽度,分别应对yaml文件中的depth_multiple和width_multiple参数。 还需要注意一点,官方除了n, s, m, l, x版本外还有n6, s6, m6, l6, x6,区别在于后者是针对更大分辨率的图片比如1280x1280,当然结构...
其中width_multiple=1,即gw=1,而标准的c2=64,代入上面(2)的计算公式中,可以得到Yolov5l的Focus结构中,卷积下采样操作的卷积核的数量为64个,而第二个卷积下采样的卷积核数量是128个。 另外的三个卷积下采样操作,以及yolov5m,yolov5x结构也是同样的计算方式,大白这里不过多解释。
深度和宽度简单解释: 深度depth_multiple:指的是CSP结构中残差块的数量,残差块的数量越多,网络就越深。 宽度width_multiple:指的是卷积核的维度,卷积核的维度越大,网络越厚,yolov5这是用宽度来表示。 1)depth_multiple控制网络深度 在上图中两种CSP结构,CSP1和CSP2,其中CSP1结构主要应用于Backbone中,CSP2结构主...
number:模块的数量,最终数量需要乘width,然后四舍五入取整,如果小于1,取1。 module:子模块 args:模块参数,channel,kernel_size,stride,padding,bias等 Focus:对特征图进行切片操作,[64,3]得到[3,32,3],即输入channel=3(RGB),输出为640.5(width_multiple)=32,3为卷积核尺寸。 Conv:nn.conv(kenel_size=1,st...
在YOLOv5中网络结构采用yaml作为配置文件,之前我们也介绍过,YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型,分别是YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x,这几个模型的结构基本一样,不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。 就和我们买衣服的尺码大小排序一样,YOLOv5s网络是YOLOv5系列中深度最小,...
YOLOv5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中,这几个模型的结构基本一样,不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码大小排序一样,YOLOv5s网络是YOLOv5系列中深度最小、特征图的宽度最小的网络。其他三种都是在此基础上不断加深,不断加宽。
yolov5于2020年由glenn-jocher首次提出,直至今日yolov5仍然在不断进行升级迭代。 Yolov5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中,这几个模型的结构基本一样,不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。 yolov5主要分为输入端,backbone,Neck,和head(prediction)。backbone是Ne...
YOLOv5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中,这几个模型的结构基本一样,不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码大小排序一样,YOLOv5s网络是YOLOv5系列中深度最小、特征图的宽度最小的网络。其他三种都是在此基础上不断加深,不断加宽。
这个c2代表当前层的输出的通道(channel)数,也就是说,width_multiple越大,那么模型结构的通道数越多,因此看起来就更”宽“。 网络构建 下面到了最核心的网络构建部分,从YOLOv3开始,YOLO系列的网络结构都分成骨干(backbone),颈部(neck)和头部(head),但是在代码中,颈部和头部被统一写在了head之中。
其中depth_multiple控制网络的深度,width_multiple控制网络的宽度。 深度:四种网络结构中每个csp结构的深度都是不同的。 yolov5s,第一个csp1中,使用了1个残差组件,是csp1_1。 yolov5m,在第一个csp1中,使用了2个残差组件,是csp1_2。 yolov5l,在第一个csp1中,使用了3个残差...