使用该结构减少了重复的梯度,并增加了表达能力,但会导致在实际应用当中网络计算存在延迟,既一侧分支已经计算完毕,而另一侧还需要很久才可以计算完成。 yolov5 c3 classBottleneck(nn.Module):def__init__(self,in_channels:int,out_channels:int,shortcut:bool=True,g:int=1,e:float=0.5):super(Bottleneck,self)...
原始的 BottleneckCSP 结构中最主要的 Bottleneck 结构就是最经典的残差结构,它通过求和的方式将两部分信息结合起来再继续向下传递。但也正是因为网络不断加深,使得最新生成的特征图的语义信息与网络初始特征图的关联越来越小。深层次的特征图尺寸较小但是保留了大量丰富的语义信息,较浅层次的特征图尺寸较大,保留了图像...
Conv模块负责提取图像中的特征,并通过下采样操作逐渐减小特征图的尺寸,同时增加通道数。 C3模块:C3模块是Backbone中的关键组件,它由三个Conv模块和一个Bottleneck模块组成。C3模块通过残差连接和特征融合,进一步增强了网络的特征提取能力。 SPPF模块:SPPF(Spatial Pyramid Pooling Fast)模块是SPP(Spatial Pyramid Pooling)...
在新版yolov5中,作者将BottleneckCSP(瓶颈层)模块转变为了C3模块,其结构作用基本相同均为CSP架构,只是在修正单元的选择上有所不同,其包含了3个标准卷积层以及多个Bottleneck模块(数量由配置文件.yaml的n和depth_multiple参数乘积决定) 从C3模块的结构图可以看出,C3相对于BottleneckCSP模块不同的是,经历过残差输出后的C...
模型结构: CSP瓶颈层结构在Bottleneck部分存在一个可修改的参数n,标识使用的Bottleneck结构个数。这一条也是我们的主分支,是对残差进行学习的主要结构(这里没有实现DenseNet,可选的有卷积块,transformer块、Ghost块),右侧分支nn.Conv2d实际上是shortcut分支实现不同stage的连接(CSP的思想实现)。
YOLOv5s的CSP结构是将原输入分成两个分支,分别进行卷积操作使得通道数减半,然后一个分支进行Bottleneck * N操作,然后concat两个分支,使得BottlenneckCSP的输入与输出是一样的大小,这样是为了让模型学习到更多的特征。 YOLOv5中的CSP有两种设计,分别为CSP1_X结构和CSP2_X结构...
Bottleneck模块借鉴了ResNet的残差结构,其中一路先进行1 ×1卷积将特征图的通道数减小一半,从而减少计算量,再通过3 ×3卷积提取特征,并且将通道数加倍,其输入与输出的通道数是不发生改变的。而另外一路通过shortcut进行残差连接,与第一路的输出特征图相加,从而实现特征融合。
classBottleneckCSP(nn.Module):def__init__(self,c1,c2,n=1,shortcut=False,g=1,e=0.5):super(BottleneckCSP,self).__init__()c_=int(c2*e)# hidden channelsself.cv1=Conv(c1,c_,k=1,s=1)self.cv2=nn.Conv2d(c1,c_,k=1,s=1,bias=False)self.cv3=nn.Conv2d(c_,c_,k=1,s=1,bia...
YOLOv4和YOLOv5均借鉴了CSPNet的思想,将其运用于DarkNet53骨干网络。YOLOv5-6.0版本中使用了C3模块,替代了早期的BottleneckCSP模块。 这两者结构作用基本相同,均为CSP架构,只是在修正单元的选择上有所不同,C3模块包含了3个标准卷积层以及多个Bottleneck模块。
BottleneckCSP模块 这两者结构作用基本相同,均为CSP架构,只是在修正单元的选择上有所不同,C3模块包含了3个标准卷积层以及多个Bottleneck模块。 C3模块相对于BottleneckCSP模块所不同的是,经过Bottleneck模块输出后的Conv模块被去掉了。 但是YOLOv4和YOLOv5的Backbone虽然借鉴了CSPNet,但实...