YOLOv5在卷积层上的创新尤为显著。深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)通过将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积,显著减少了计算量和参数数量,同时保持了较高的检测精度。混合卷积则将深度可分离卷积与传统卷积相结合,进一步提升了检测性能。例如,YOLOv5在检测头部分采用了深度可分离卷积,有效降低了模型复杂度,...
深度可分离卷积:Depthwise Convolution的一个卷积核负责一个通道,一个通道只被一个卷积核卷积。一张5×5像素、三通道彩色输入图片(shape为5×5×3),Depthwise Convolution首先经过第一次卷积运算,DW完全是在二维平面内进行。卷积核的数量与上一层的通道数相同(通道和卷积核一一对应)。所以一个三通道的图像经过运算后...
深度可分离卷积:DepthwiseConvolution的一个卷积核负责一个通道,一个通道只被一个卷积核卷积。一张5×5像素、三通道彩色输入图片(shape为5×5×3),DepthwiseConvolution首先经过第一次卷积运算,DW完全是在二维平面内进行。卷积核的数量与上一层的通道数相同(通道和卷积核一一对应)。所以一个三通道的图像经过运算后生...
DWConv 深度可分离卷积:在分组卷积的基础上使用1X1的卷积核进行组的卷积操作 def DWConv(c1, c2, k=1, s=1, act=True): # depthwise convolution return Conv(c1, c2, k, s, g=math.gcd(c1, c2), act=act) class Conv(nn.Module): # standard convolution #conv+BN+LeakyRuLU def __...
如图1(c) 所示,作者提出了一种新的通道优先卷积注意力(Channel Prior Convolutional Attention,CPCA)方法,采用多尺度的深度可分离卷积模块构成空间注意力,可以在通道和空间维度上动态分配注意权重。 图3:通道先验卷积注意力(CPCA)的整体结构包括通道注意力和空间注意力的顺序放置。特征图的空间信息是由通道注意力通过平...
网络结构:不是参数量越低速度越快,不是加两个深度可分离卷积,网络的速度就越快。有一个MAC的概念( Memory Access Cost ),在ShuffleNet V2的论文里提到了。深度可分离卷积便是一个高MAC,低参数量的操作。深度可分离卷积在CPU中表现更好。在一些特别高端的GPU上,深度可分离卷积甚至不如普通卷积。
深度可分离卷积 逆残差结构 SE通道注意力 h-swish激活函数 加入YOLOv5 三、Ghostnet 论文简介 模型概述 加入YOLOv5 References 前言 本文使用的YOLOv5版本为v6.1,对YOLOv5-6.x网络结构还不熟悉的同学们,可以移步至:【YOLOv5-6.x】网络模型&源码解析
在Yolov5中,C3参数使用了一种称为深度可分离卷积的操作。深度可分离卷积是一种将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤的方法。具体而言,C3参数先对输入特征图进行深度卷积操作,然后再进行逐点卷积操作。这样做的好处是可以减少计算量,提高网络的效率。 三、C3参数的优势 1. 提高感受野:C3参数可以通过增加卷积...
但是混个不同感受野的特征其实Inception上早就使用过,但是计算量有点大,所以这里提出了一个稍微轻量级的感受野融合方法,部分借鉴了可分离卷积的思想,把特征图的channel进行划分再使用不同的卷积核进行卷积拼接。 yolov5代码: class MixConv2d(nn.Module):# Mixed Depth-wise Conv https://arxiv.org/abs/1907.09595...