CSPDarknet53 是算法的核心,用来提取目标特征。由图中可知该主干网络结构中包含了 5 个 CSP 模块。每个 CSP 模块的下采样可以通过大小为 3×3 的卷积核来实现。YOLOv4 网络模型将输入图片的大小定义为 608×608,经过主干网络中的五个 CSP 模型进行特征化提取后,特征图尺寸变化了五次,最终从 608×608 变成了 ...
开源项目YOLOv5相比YOLOv4有了比较夸张的突破,成为了全方位吊打EfficientDet的存在,其特征提取网络也是CSP-DarkNet。 1.1 Mish激活函数 激活函数是为了提高网络的学习能力,提升梯度的传递效率。CNN常用的激活函数也在不断地发展,早期网络常用的有ReLU,LeakyReLU,softplus等,后来又有了Swish,Mish等。Mish激活函数的计算复杂...
为了实现CSPDarkNet，文章提供了详细的PyTorch代码实现步骤，包括Mish激活函数的使用、BN_CONV_Mish结构设计、Basic block残差结构构建以及整个CSP-DarkNet网络的搭建。在代码实现过程中，对全局池化和全连接层进行了复现，但YOLOv4中仅使用了CSPDarkNet的卷积层用于特征提取。本文旨在提供一个全面的视角，深入...
通过CSP结构，YOLOv4网络尺寸得以缩小，检测精度不减反增，检测速度提升。CSPDarknet53是模型的核心，负责提取目标特征。该主干网络包含5个CSP模块，通过3×3卷积核实现下采样。输入图片大小定义为608×608，经过5个CSP模块的特征提取，尺寸从608×608变为19×19，实现特征图快速降维。CSPDarknet53作为主干...
YOLOv4_BOS_SAM_PAN_CSP_CmBN是YOLO系列算法精讲_全网最详细的YOLO_从v1到v4_从小白到大佬的第6集视频,该合集共计6集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
本发明涉及一种基于ACYOLOV4_CSP的印刷电路板微小缺陷检测方法.包括:步骤S1,利用LabelImg标注工具对高分辨率的原数据集的每张图片进行标注,即标注印刷电路板的缺陷类别和位置;标注完成后,对标注后的数据集进行预处理,得到训练集;步骤S2,将训练集喂给ACYOLOV4CSP网络,得到检测印刷电路板微小缺陷的ACYOLOV4CSP模型;步骤...
三、YOLO V4轻量化设计 YOffleNet YOLOv4中使用的主要模块是下图中的CSP DenseNet;此外为了防止初始特征图中的信息丢失的问题,作者还设计了PANet结构,其是通过自下而上的路径增强特征表达的。它促进信息的流动的同时也增加了特征图中的通道数、增加参数的数量,这也是YOffleNet模型为它改进了上述YOLOv4模型的缺点。
这项工作的主要目标是在生产系统中设计一个快速运行速度的对象检测器,并优化并行计算,而不是低计算量理论指标(BFLOP)。我们希望所设计的对象能够易于训练和使用。例如,任何使用传统GPU进行训练和测试的人都可以获得实时、高质量、令人信服的对象检测结果,如图1所示的YOLOv4结果。
摘要 本发明涉及一种基于ACYOLOV4_CSP的印刷电路板微小缺陷检测方法。包括:步骤S1、利用LabelImg标注工具对高分辨率的原数据集的每张图片进行标注,即标注印刷电路板的缺陷类别和位置;标注完成后,对标注后的数据集进行预处理,得到训练集;步骤S2、将训练集喂给ACYOLOV4‑CSP网络,得到检测印刷电路板微小缺陷的ACYOLOV4...
YOLOv4-PyTorch/CSPDarknet53.py/ Jump to Cannot retrieve contributors at this time 140 lines (99 sloc)4.01 KB RawBlame importtorch importtorch.nnasnn importtorch.nn.functionalasF classMish(nn.Module): def__init__(self): super(Mish,self).__init__() ...