在这个过程中,C2f模块使用了一种名为“shortcut”的连接方式,这种连接方式能够直接将较低层次的特征图连接到较高层次的特征图上,从而有效地保留了更多的空间信息。相比之下,C3模块是YOLOv5中的一个关键组件。它采用了类似于C2f模块的层级结构来提取特征,但在上采样过程中使用了不同的技术。C3模块采用了所谓的“...
将YOLOv5 的C3结构换成了梯度流更丰富的C2f结构,并对不同尺度模型调整了不同的通道数 C3模块的结构图,然后再对比与C2f的具体的区别。针对C3模块,其主要是借助CSPNet提取分流的思想,同时结合残差结构的思想,设计了C3 Block,CSP主分支梯度模块为BottleNeck模块。同时堆叠的个数由参数n来进行控制,也就是说不同规模...
1. 修改网络结构---以yolov8 的C2F为例 借鉴的代码:http://github.com/ultralytics/ultralytics 修改顺序: 1)models/commons.py --- 加入新增网络结构 打开models,复制里面的c2f模块,到yolov5的common.py里面。 class C2f(nn.Module): # CSP Bottleneck with 2 convolutions def __init__(self, c1, ...
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...
图中的IDetect是从YOLOv7中借鉴过来的,表示使用二维卷积神经网络的检测层。这个架构通过堆叠的RCS模块和RepVGG模块,以及两种类型的检测层,实现了对象检测的任务。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 2023 | RCS-OSA替换C2f实现暴力涨点(减少通道的空间对象注意力机制),点击此处即可跳转...
在我自制的数据集上,yolov5所有的c3替换为c2f后会振荡,loss也更难收敛,之前用yolov8也会出现收敛难的问题,可能是c2f这个结构带来的影响。最终提升效果不是很明显,在0.5%以内,但参数量提高了四倍。 之后我分别替换了backbone和neck上的c3,得到的效果也都不是很好。
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...
因此,在低阶段,单步特征提取比两步特征提取更高效。 总结:这两个模块的设计改进对于提高实时语义分割网络的性能至关重要,高效处理多尺度上下文信息的能力方面。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv5改进 | 2023 | DWRSeg扩张式残差助力小目标检测 (附修改后的C2f+Bottleneck),点击此处即可跳转...
在输入层,YOLOv8采用了C2f模块与SPPF模块结合的方式,这一设计的目的是为了增强模型对不同尺寸目标的检测能力。C2f模块结合了YOLOv5的C3模块和YOLOv7的ELAN结构的优势,它能够提高模型对特征的提取效率和精确度。而SPPF模块则是一种空间金字塔池化模块,它可以提取多尺度的特征,这对于检测不同大小的目标至关重要。
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模块替换为了C2f模块;Decoupled-Head...