部分代码中(新代码):Focus32使用6x6的卷积替换。 构建PAN结构进行加强特征提取:在PFN的基础上,再接上一个倒立的PFN特征金字塔结构。 SPP用SPPF替换:优点减少计算量(2个5x5的卷积串联等价9x9的卷积,3个5x5的卷积等价一个13x13的卷积) 太阳花的小绿豆 太阳花的小绿豆 使用了SiLU激活函数:SiLU是Sigmoid和ReLU的...
在模型中间层的每一层的卷积核的数量=int(number*width),这样也可以起到一个动态调整模型宽度的作用。 这三个参数,我们会在模型搭建 yolo.py 文件介绍中见到,先混个眼熟吧: img 三、先验框配置 # 2、先验框配置 # anchors anchors: # 9个anchor,其中P表示特征图的层级,P3/8该层特征图缩放为1/8,是第3...
后期改进:在新版中,YOLOv5 将Focus 模块替换成了一个 6 x 6 的卷积层。两者的计算量是等价的,但是对于一些 GPU 设备,使用 6 x 6 的卷积会更加高效。 (2)CSP结构 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,YOLOv4中只有主干网络使用了CSP结构。而YOL...
6-不同类型的缺陷检测方法 08:41 7-检测效果演示 03:55 1-deeplab分割算法概述 06:03 2-空洞卷积的作用 06:54 3-感受野的意义 06:49 4-SPP层的作用 07:26 5-ASPP特征融合策略 05:17 6-deeplabV3Plus版本网络架构 08:41 1-PascalVoc数据集介绍 09:12 2-项目参数与数据集读取 10:36 ...
后期改进:在新版中,YOLOv5 将Focus 模块替换成了一个 6 x 6 的卷积层。两者的计算量是等价的,但是对于一些 GPU 设备,使用 6 x 6 的卷积会更加高效。 (2)CSP结构 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,YOLOv4中只有主干网络使用了CSP结构。 而...
Yolov4的Neck结构中,采用的都是普通的卷积操作。而Yolov5的Neck结构中,采用借鉴CSPnet设计的CSP2结构,加强网络特征融合的能力。 FPN+PAN借鉴的是18年CVPR的PANet,当时主要应用于图像分割领域。 5 Prediction 5.1 Bounding Box损失函数 Yolov5中采用其中的CIOU_Loss做Bounding box的损失函数,但是本节将详细介绍IOU_Loss...
YOLOv10代表了向前的一大步,无需NMS训练、空间通道解耦下采样和大核卷积,在减少计算开销的同时取得了最先进的性能。 作者的发现突出了在准确度、效率和实时性能方面的逐步提升,特别是强调它们在资源受限环境中的应用性。 这篇综述提供了模型复杂度与检测精度之间权衡的见解,为选择最适合特定边缘计算应用的YOLO版本提供...
SPP:全称叫Spatial Pyramid Pooling(空间金字塔池化),将特征图分成dxd块,从而形成空间金字塔,然后每个小块使用最大池化操作,最后输出一维特征向量。因为是一维特征向量,所以不适合全卷积网络。而后在YOLOv3中对SPP进行了改进,变成了内核大小为K x K最大池化层,并进行串联。其中 ...
(path aggregation network,PANET)特性的多检测头方法以及一种轻量级混合注意力模块的YOLO-HR网络; Qu等[15]在YOLOv3模型用距离交并比(distance intersection over union,DIoU)作为损失函数加快训练速度,加入卷积块注意力块(convolutional block attention module,CBAM)增强特征信息,特征金字塔改为自适应特征融合(adaptively...
6. 7. 8. 9. 10. 11. 可以看出BottleNeck结构默认是先1x1卷积缩小channel为原来的1/2,再通过3x3卷积提取特征。如果输入通道c1和3x3卷积输出通道c2相等,则进行残差输出。shortcut参数控制是否进行残差连接。 (3) BottleNeckCSP和C3 class BottleneckCSP(nn.Module): ...