对于YOLOv4,研究人员将以下组件用于 backbone、neck 和 head。 主干网:CSPDarknet53 是一个卷积神经网络和对象检测主干网,它使用使用跨阶段部分网络 (CSPNet) 策略的 DarkNet-53。 Neck:修改后的空间金字塔池化 (SPP) 和路径聚合网络 (PAN) 用于 YOLOv4,从而产生更精...
主要内容 YOLO系列都包括:输入端、Backbone、Neck,Head 其中 输入端:含有输入数据(图片or视频)、数据增强算法以及预处理操作部分 Backbone结构:核心特征提取器 Neck结构:V3版本才有,参考了FPN的特征融合思想,明显提升小物体的检测效果 Head结构:包含Head检测头、损失函数以及Head结构的优化策略 实验部分 1.卷积网络结构 ...
3. YOLOv1 输入侧,Backbone,Neck,Head,Tricks大解析 YOLOv1作为YOLO系列的开山鼻祖,让YOLO这个计算机视觉中的“璀璨明珠”在2015年的夏天,拉开了帷幕。 YOLOv1整体上有着朴素的逻辑,但是隐隐约约已经为后续的YOLO发展定下了简单实用的基调。 下面Rocky就将YOLOv1拆解,从输入侧,Backbone,Head,Tricks入手,带着大...
Neck:SPP,PAN Head:YOLOv3 YOLOv4 =CSPDarknet53+SPP+PAN+YOLOv3其中YOLOv4用到相当多的技巧: 用于backbone的BoF:CutMix和Mosaic数据增强,DropBlock正则化,Class label smoothing 用于backbone的BoS:Mish激活函数,CSP,MiWRC 用于检测器的BoF:CIoU-loss,CmBN,DropBlock正则化,Mosaic数据增强,Self-Adversarial 训练,...
neck:使用Rep-PAN拓扑,通过 RepBlocks 或 CSPStackRep Blocks 增强了 YOLOv4 和 YOLOv5 中修改后的 PAN 拓扑。这可以从 backbone 的不同层级更高效地聚合特征。 head:YOLOv6 引入了高效解耦 head,简化了设计以提高效率。它采用混合通道策略,减少中间 3×3 卷积层的数量,并与 backbone 和 neck 一起缩放宽度。
Neck是连接Backbone和Head的一个中间部件。它聚集并细化骨干网提取的特征,通常侧重于加强不同尺度的空间和语义信息。颈部可能包括额外的卷积层、特征金字塔(FPN)或其他机制,以提高特征的代表性。 Head是物体检测器的最后组成部分。它负责根据Backbone和Neck提供的特征进行预测。它通常由一个或多个特定任务的子网络组成,...
2. Backbone、Neck和Head 物体检测器的结构开始被描述为三个部分:Backbone, Neck和Head。下图显示了一个高层次的Backbone, Neck 和 Head图。 Backbone负责从输入图像中提取有用的特征。它通常是一个卷积神经网络(CNN),在大规模的图像分类任务中训练,如IamgeNet。骨干网络在不同尺度上捕捉层次化的特征,在较早的层...
值得注意的是，YOLOv1和YOLOv2并不包含Neck结构，这部分内容将在本系列的Backbone篇中详细介绍。在此，我们将聚焦于Neck结构在YOLOv3及后续版本中的创新与应用。YOLOv3在Neck侧的设计中巧妙地融入了FPN的思想，从而使得其Head侧能够采用多尺度检测不同尺寸的目标。这种设计使得精细的grid cell能够检测到更精细的目标...
研究:YOLO系列的Head结构和Neck结构一样,具备作为baseline的价值。 Tricks YOLO系列中使用的Tricks,从横向角度来看,基本算是当时的最优Trcks;从纵向角度来看,其大部分都具备了可迁移性,强适应性,能够跟随着我们一起进入2020年代,并且依旧发挥余热。 YOLO系列中使用的Tricks和Backbone以及输入侧一样,是通用性非常强的一...
YOLOV4的网络结构主要由三个部分组成:Backbone(主干网络)、Neck(颈部)和Head(头部)。其中,Backbone部分采用了CSPDarknet53作为特征提取网络,Neck部分包括SPP(Spatial Pyramid Pooling)和PANet(Path Aggregation Network),而Head部分则延续了YOLOV3的结构。 YOLOV5:快速而精准的实时检测 🕒 YOLOV5是Ultralytics公司开...