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...
[1]], # cat head P4 [-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium) [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], [[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5 [-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large) [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect...
YOLOv9其中提出的GELAN模块来改进YOLOv5中的C3,GELAN融合了CSPNet和ELAN机制同时其中利用到了RepConv在获取更多有效特征的同时在推理时专用单分支结构从而不影响推理速度,同时本文的内容提供了两种版本一种是参数量更低涨点效果略微弱一些的版本(参数量V5n下降25w,计算量为3.6GFLOPs),另一种是参数量稍多一些但是效果...
YOLOv5使用CSP-Darknet作为主干网络，如图2所示。CSP-Darknet的结构有助于提升网络的速度和效率。值得注意的是，图2中第一个C3模块的第一层ConvBNSiLU的通道参数设置存在错误，但已经在图中标出。▣ 颈部结构 SPPF（改进的版本）通过进一步优化结构，在执行速度上有显著提升。此外，CSP-PAN作为颈部结构，为YOLOv5...
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。
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...
C3 SPPF nn.Upsample Concat Detect 网络模型由这些网络块构成,熟悉这些网络块是学习网络模型必要的积累。下面就从代码的角度来分析这些块如何实现。网络块的介绍过程以yaml文件中定义的网络层结构为主,而不是可视化图形。 3|0Conv Conv又可以称为CBS,是由Conv2d + Batch + SiLU组成的模块。Conv是最基础的模块,...
骨干网络是指用来提取图像特征的网络,它的主要作用是将原始的输入图像转化为多层特征图,以便后续的目标检测任务使用。 在Yolov5中,使用的是CSPDarknet53或ResNet骨干网络。Backbone中的主要结构有Conv模块、C3模块、SPPF模块。 Conv Conv模块是卷积神经网络中常用的一种基础模块,...
YOLOv5s网络结构: 其中橙色的数字表示层号,0-9层构成backbone,10-23层构成head,17、20、23 层的输出是Detect()函数的输入。C3后的参数表示(c_in, c_out)* 该模块堆叠的次数,Conv和Focus参数(c_in, c_out, kernel_size, stride), SPP后的参数(c_in, c_out, [kernel_size1,kernel_size2,kernel_si...