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-...
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...
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...
YOLOv5改进 | 主干网络 | 在backbone添加Swin-Transformer层【论文必备】 YOLOv5改进 | 主干网络 | 将backbone替换为Swin-Transformer结构【论文必备】 YOLOv5改进 | 主干网络 | 将backbone替换为MobileNetV3【小白必备教程+附完整代码】 YOLOv5改进 | 主干网络 | 用EfficientNet卷积替换backbone【教程+代码 】 YOLOv5...
2、Neck 将位于Head和Backbone之间的结构称为“Neck” (见图4),其目标是在将Backbone提取的信息反馈到Head之前尽可能多地聚合这些信息。该结构通过防止小目标信息丢失,在传递小目标信息方面发挥了重要作用。它通过再次提高特征图的分辨率来做到这一点,这样来自Backbone的不同层的特征就可以被聚合,以提升整体的检测性能...
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...
Neck网络:目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层,Yolov5中添加了FPN+PAN结构; Head输出层:输出层的锚框机制与YOLOv4相同,主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss,以及预测框筛选的DIOU_nms。 YOLOv5的网络结构 github 链接 https://github.com/ultralytics/yolov5 ...
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。
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...
Neck:SPP,PAN Head:YOLOv3 YOLOv4 =CSPDarknet53+SPP+PAN+YOLOv3其中YOLOv4用到相当多的技巧: 用于backbone的BoF:CutMix和Mosaic数据增强,DropBlock正则化,Class label smoothing 用于backbone的BoS:Mish激活函数,CSP,MiWRC 用于检测器的BoF:CIoU-loss,CmBN,DropBlock正则化,Mosaic数据增强,Self-Adversarial 训练,消除...