yolov5 backbone的书写规则 我先说说这yolov5 backbone到底是个什么。简单来讲,它就像是yolov5这个模型的“脊梁骨”,起着支撑和关键信息提取的作用。它负责从输入的图像里把那些重要的特征都给揪出来,然后传递给后面的模块去做进一步处理。 那这书写规则都有什么讲究?我得先搞清楚它的基本结构。它一般是由好几个...
YOLOv5可以分为三个部分,分别是: 主干特征提取网络(Backbone) 加强特征提取网络(FPN) 分类器与回归器(Yolo Head)。整个 YOLOv5 网络所作的工作就是 特征提取-特征加强-预测特征点对应的物体情况。 YOLOv5目标检测流程 YOLOv5 开发流程如下: 安装YOLOv5 和相关依赖 确保安装了所有必要的依赖。这通常包括 torch、to...
Backbone:使用的依旧是CSP的思想,不过YOLOv5中的C3模块被替换成了C2f模块,实现了进一步的轻量化,同时YOLOv8依旧使用了YOLOv5等架构中使用的SPPF模块; PAN-FPN:毫无疑问YOLOv8依旧使用了PAN的思想,不过通过对比YOLOv5与YOLOv8的结构图可以看到,YOLOv8将YOLOv5中PAN-FPN上采样阶段中的卷积结构删除了,同时也将C3...
EfficientNet-Backbone是一种轻量级的卷积神经网络结构,具有较高的计算效率和较低的参数量,可以在保持准确性的同时提高模型的运行速度。 基于剪枝EfficientNet-Backbone改进YOLOv5的食用菌分割信息识别系统具有以下几个方面的意义: 提高分割准确性:通过使用EfficientNet-Backbone作为YOLOv5的基础网络结构,可以提高食用菌分割的准确...
YOLOv5 Lite的Backbone选择的是ShuffleNet,为什么是ShuffleNet呢? 这里给出轻量化设计的4个准则: 同等通道大小可以最小化内存访问量; 过量使用组卷积会增加MAC; 网络过于碎片化(特别是多路)会降低并行度; 不能忽略元素级操作(比如shortcut和Add)。 同时,YOLOv5 Lite避免多次使用C3 Leyer以及高通道的C3 Layer ...
backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2 [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4 [-1, 3, C3, [128]], [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8 [-1, 6, C3, [256]], [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], ...
2、更快,构建Darknet-19代替VGG-16作为backbone具有更好的性能 主要不足 1、多尺度:在模型维度只是简单融合底层特征,在输入维度进行多尺度图像分辨率的输入训练,不能克服模型本身感受野导致的多尺度误差 RetinaNet 论文:Focal Loss for Dense Object Detection ...
检测领域YOLOV5肯定是大家的炼丹必备模型,收敛快,精度高都是其爱不释手的理由,各种魔改基础backbone或者别的trick也层出不穷,这些trick和优化V5的作者也在收集更新,大家只要跟着update就好。上篇我主要分享下我若干改动中的两个改动,针对V5的head PAN后添加了ASFF自适应的特征融合检测层和注意力机制CBAM的模块,后续还...
从上面的backbone中发现,yolo_v2中对于前向过程中张量尺寸变换,都是通过最大池化来进行,一共有5次。而v3是通过卷积核增大步长来进行,也是5次。(darknet-53最后面有一个全局平均池化,在yolo-v3里面没有这一层,所以张量维度变化只考虑前面那5次)。