YOLOv5改进之十一:主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3_人工智能算法工程师0301的博客-CSDN博客blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/125593267?spm=1001.2014.3001.5502 YOLOv5改进之十二:主干网络C3替换为轻量化网络ShuffleNetV2_人工智能算法工程师0301的博客-CSDN博客blog.csdn.net/m0_70388905/article...
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...
解决问题:YOLOv5主干特征提取网络采用C3结构,带来较大的参数量,检测速度较慢,应用受限,在某些真实的应用场景如移动或者嵌入式设备,如此大而复杂的模型时难以被应用的。首先是模型过于庞大,面临着内存不足的问题,其次这些场景要求低延迟,或者说响应速度要快,想象一下自动驾驶汽车的行人检测系统如果速度很慢会发生什么可...
作为深度学习领域中先进的目标检测算法，YOLOv5已经融合了大量的技巧，但仍存在改进空间。针对具体应用的检测挑战，我们提出了一系列改进方法，旨在为科研人员提供创新点，满足工程应用对效果的更高要求。在YOLOv5中，主干特征提取网络采用C3结构，带来了较高的参数量和检测速度的限制，特别是在移动或嵌入式...
改进-对小目标有效的BiFormer注意力机制(附带在yolov7中简易添加注意力的详细教程) 20:40 YOLOV5改进-Omni-Dimensional Dynamic Convolution主干的Conv和BN融合操作教程 19:43 YOLOV5改进-对小目标有提点的Omni-Dimensional Dynamic Convolution主干 14:26 YOLOV5改进-结合Res2Net提出具有多尺度信息的C3-Res2Block模块...
PAN-FPN改进了什么? 我们先看一下YOLOv5以及YOLOv6的PAN-FPN部分的结构图: YOLOv5的Neck部分的结构图如下: YOLOv6的Neck部分的结构图如下: 我们再看YOLOv8的结构图: 可以看到,相对于YOLOv5或者YOLOv6,YOLOv8将C3模块以及RepBlock...
1.不改变网络深度的改进 网络的修改需要修改两个位置:yaml文件、models/yolo.py 1.1yaml修改 首先是打开models/yolov5s.yaml文件,我们在backbone中的SPPF之前增加SENet。增添位置如下,是将backbone中第4个C3模块替换为SE_Block,如下图。 【需要注意的是通道数要匹配,SENet并不改变通道数,由于原C3的输出通道数为102...
🚀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~) ...
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。