一:开发过程: 数据准备数据集:数据:百度网盘(提取码:hqij ) 1.首先设置运行的设备 cuda or cpu device=torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available else "cpu") 2.导入数据 3.划分数据集 4.搭建包含C3模块的模型 5.训练模型 6.结果可视化 7.模型评估 三.个人总结 1.学会了C3模块的基本架构 能够...
第一步修改common.py,增加MobileNetV3模块。 class StemBlock(nn.Module): def __init__(self, c1, c2, k=3, s=2, p=None, g=1, act=True): super(StemBlock, self).__init__() self.stem_1 = Conv(c1, c2, k, s, p, g, act) self.stem_2a = Conv(c2, c2 // 2, 1, 1, 0)...
这些模块可以嵌入到网络的不同阶段,以增强模型对特征通道和空间位置的敏感度。 二、C3模块 C3模块是YOLOv5中引入的一种新型残差模块,它结合了残差连接和瓶颈结构,可以有效地提升网络的表达能力和收敛速度。在YOLOv5的网络结构中,我们可以通过替换部分标准卷积层为C3模块,以增强网络的深度和宽度,从而提高模型的检测性能...
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“瓶颈”结构,将低层次的特征图通过一系列卷积层和瓶颈结构连接到高层次的特征图上。这种设计使得C3模块能够更好地捕获上下文信息,提高检测的准确性。在功能方面,C2f模...
YOLOv5l的结构如图2所示,其中CSPDarknet53包含C3块,这是CSP融合模块。CSP策略将基础层的特征图分成两部分,然后通过Cross-Stage层次结构合并它们。因此,C3模块可以有效地处理冗余的梯度,同时提高残差和稠密块之间信息传递的效率。C3是BottleNeckCSP的简化版本,目前用于最新的YOLOv5变体。
YOLOv5模型采用了C3模块来提高模型性能和准确性。C3模块是一种新颖的卷积神经网络模块,它采用了多尺度特征融合技术和跨通道信息传递机制来提高特征图的表达能力。在这篇文章中,我们将探讨YOLOv5中的C3模块的数学原理。 C3模块是由三个卷积层组成的卷积神经网络模块,它的结构如图所示: : # kernel, padding # Pad to 'same' if p is None: p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k] # auto-pad ...