Backbone部分主要由CSP模块组成,通过CSPDarknet53进行特征提取。 在Neck中使用FPN和路径聚合网络(PANet)来聚合该阶段的图像特征。 最后,网络进行目标预测并通过预测输出。 本文引入AF-FPN和自动学习数据增强,解决模型大小与识别精度不兼容的问题,进一步提高模型的识别性能。用AF-FPN代替原来的FPN结构,提高了多尺度目标识别...
3 BackBone 3.1 Focus结构 Focus结构的操作示意如下图所示。 Focus是YOLOv5中新加入的结构,以往版本的模型结构中并没有Focus。 比如右图的切片示意图,443的图像切片后变成2212的特征图。以Yolov5s的结构为例,原始6086083的图像输入Focus结构,采用切片操作,先变成30430412的特征图,再经过一次32个卷积核的卷积操作,最终...
backbone部分:focus结构、csp结构、spp结构 neck部分:PAN结构 head:三分支 Focus 这个结构是为了降低flops,替换yolov3/v4的一些层,参考这里。具体操作见下图,将特征图上间隔位置放置到相同通道。这是space2Depth的做法,破坏了相邻像素间的位置关系,这里有人的实验说明用conv替换后性能差异不大。 代码如下: classFocus(...
•即在小特征图(feature map)上检测大目标,中等大小的特征图上检测中等目标, 在大特征图上检测小目标。 backbone & head解读 [from, number, module, args] 参数 四个参数的意义分别是: •第一个参数 from :从哪一层获得输入,-1表示从上一层获得,[-1, 6]表示...
YOLOv5的网络结构主要由三部分组成:Backbone(主干网络)、Neck(颈部结构)和Head(头部结构)。这三部分协同工作,共同实现目标检测的任务。 1. Backbone(主干网络) Backbone的主要作用是提取图像中的特征。YOLOv5的Backbone采用了CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构,该结构通过跨阶段的部分连接,有效提高了网络的特征提...
小,训练时间和推理速度更短的特点。YOLOv5 的网络结构分为输入端、BackboneNeck、 Head 四个部分。 输入端主要包括 Mosaic 数据增强、图片尺寸处理以及自适应锚框计算三部分。Mosaic 数据增强将四张图片进行组合,达到丰富图片背景的效果;图片尺寸处理对不同长宽的原始图 ...
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...
本文自研创新改进:双卷积由组卷积和异构卷积组成,重新设计backbone和neck卷积结构,执行 3×3 和 1×1 卷积运算代替其他卷积核仅执行 1×1 卷积,从而轻量化YOLOv5,性能如下表,GFLOPs 15.8降低至13.9,参数量14.5MB降低至12.6MB 1.DualConv原理 摘要:CNN 架构通常对内存和计算要求很高,这使得它们对于硬件资源有限的...
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,并不断缩小特征图。backbone中的主要结构有Conv模块、C3模块、SPPF模块。 Conv模块: 由一个Conv2d、一个BatchNorm2d和激活函数构成。如下图所示。 Conv模块有提取特征的作用,并整理特征图。 Conv模块中Conv2d的paddingg是自动计算的,...