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。 为了比较,图3中展示了C3和BottleN...
__init__() # 卷积模块 self.Conv = Conv(3, 32, 3, 2) # C3模块1 self.C3_1 = C3(32, 64, 3, 2) # 全连接网络层,用于分类 self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(in_features=802816, out_features=100), nn.ReLU(), nn.Linear(in_features=100, out_features=4) ) def forward...
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...
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...
具体改进方法,核心代码和修改教程可访问如下地址: YOLOv5改进 | Conv篇 | 利用CVPR2024-DynamicConv提出的GhostModule改进C3(全网独家首发),点击此处即可跳转 (大家如有任何问题,随时通过链接到CSDN我的个人主页私信我咨询,看到都会在第一时间回复大家) ...
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。
C3模块是YOLOv5网络中的一个重要组成部分,其主要作用是增加网络的深度和感受野,提高特征提取的能力。 C3模块是由三个Conv块构成的,其中第一个Conv块的步幅为2,可以将特征图的尺寸减半,第二个Conv块和第三个Conv块的步幅为1。C3模块中的Conv块采用的都是3x3的卷积核。在每...
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🚀三、添加C3_CBAM注意力机制方法(在C3模块中添加) 上面是单独加注意力层,接下来的方法是在C3模块中加入注意力层。 刚才也提到了,这个策略是将CBAM注意力机制添加到Bottleneck,替换Backbone中的所有C3模块。 (因为步骤和上面相同,所以接下来只放重要步骤噢~) ...