YOLOv5的网络结构主要由三部分组成:Backbone(骨干网络)、Neck(颈部网络)和Head(头部网络)。这三部分共同协作,实现了对输入图像的高效特征提取和目标检测。 1. Backbone(骨干网络) Backbone是YOLOv5中用于特征提取的核心部分,它通常采用在大规模数据集(如ImageNet或COCO)上预训练的卷积神经网络,如CSP-Darknet53。CSP-...
部分一:YOLOv5网络结构 YOLOv5网络结构包括三部分:Backbone骨干网络、Neck颈部结构和Head头部结构。其中,Backbone负责特征提取;Neck负责特征融合;Head包含了三个检测头,负责输出检测信息,YOLOv5网络结构如下图所示。 YOLOv5网络结构 部分二:Backbone骨干网络 Backbone骨干网络主要作用是提取图片的特征,并不断缩小特征图,Back...
YOLO v5的网络结构分为三部分:backbone骨干网络、neck颈部结构、head头部结构。 在yolov5s.yaml文件中,作者将head与neck放在了一起。YOLOv5的网络结构为全卷积网络,即网络结构全由卷积、批归一化层等构成,不包含全连接层。YOLOv5模型结构图如下所示。 backbone backone骨干网络的主要作用就是提取特征,并不断缩小特征...
yolov5主要分为输入端,backbone,Neck,和head(prediction)。backbone是New CSP-Darknet53。Neck层为SPFF和New CSP-PAN。Head层为Yolov3 head。 yolov5 6.0版本的主要架构如下图所示: 从整体结构图中,我们可以看到Backbone,neck和head由不同的blocks构成,下面是对于这三个部分,逐一介绍各个blocks。 1. 输入端: YO...
Yolov3的网络结构是比较经典的one-stage结构,分为输入端、Backbone、Neck和Prediction四个部分。 大白在之前的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》中讲了很多,这里不多说,还是放上绘制的Yolov3的网络结构图。2.1.2 Yolov4网络结构图 Yolov4在Yolov3的基础上进行了很多的创新。比如输入端采用mos...
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。 backbone 以yolov5s为例: 首先来看backbone部分,backbone的代码如下: 代码语言:javascript
neck:neck的设计是为了更好的利用backbone提取的特征,在不同阶段对backbone提取的特征图进行在加工和合理利用。常用的结构有FPN,PANet,NAS-FPN,BiFPN,ASFF,SFAM等。(其中yolov5采用PAN结构)共同点是反复使用各种上下采样,拼接,点和和点积来设计聚合策略。 Head:骨干网作为一个分类网络,无法完成定位任务,Head通过骨干网...
(2)骨干网络(Backbone) : Focus结构,CSP结构 (3)颈部网络(Neck) : FPN+PAN结构 (4)头部网络(Head) : GIOU_Loss a. Backbone YOLOv5的骨干网络(Backbone)是整个目标检测模型的基础,负责从输入图像中提取有用的特征。YOLOv5的Backbone采用了New CSP-Darknet53架构,这是一种专门为目标检测任务优化的深度学习模型...
2.Backbone(CSPDarknet) 3.SPPF(Spatial Pyramid Pooling - Fast) 4.Neck(FPN+PAN) 5.Head 三、anchor编解码 1.anchor编码 2.anchor解码 四、损失函数 五、总结 系列文章 【目标检测】英雄联盟能用YOLOv5实时目标检测了 支持onnx推理 【目标检测】YOLOv5能识别英雄和小兵?原理解析~ ...
一、前言 YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列,它是YOLO系列的一个延申,其网络结构共分为:input、backbone、neck和head四个模块,yolov5对yolov4网络的四个部分都进行了修改,并取得了较大的提升,在input端使用了Mosaic数据增强、自