YOLO v5 在训练过程中并没有使用缩减黑边的方法,用的还是传统的填充方法,也就是直接缩放填充到 416*416 大小,只有在模型推理阶段才使用缩减黑边的方法来提高模型的推理速度。 Backbone:Focus模块、CSP结构 neck与YOLOv4一样,FPN+PAN head:CIOU_loss 1.2 自适应 anchor 计算 1,获取数据集中所有目标的宽和高; 2...
在Backbone部分,YOLOv5采用了新的CSPDarknet53结构,它基于Darknet53构建,添加了Cross-Stage Partial(CSP)策略。YOLOv5的Neck设计采用了CSP-PAN和较快的SPP块(SPPF)。输出是通过使用YOLOv3的Head结构生成的。 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...
Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方式,Neck中采用了SPP、FPN+PAN的结构,输出端则采用CIOU_Loss、DIOU_nms操作。 因此Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了很多的整合创新,关于Yolov4详细的讲解还是可以参照大白之前写的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》,写的比较详细。
1、总括 YOLOv5s的CSP结构是将原输入分成两个分支,分别进行卷积操作使得通道数减半,然后一个分支进行Bottleneck * N操作,然后concat两个分支,使得BottlenneckCSP的输入与输出是一样的大小,这样是为了让模型学习到更多的特征。 YOLOv5中的CSP有两种设计,分别为CSP1_X结构和CSP2_X结构。 2、CSP1_X结构 网络结构...
YOLOv5的backbone使用了两种CSPDarknet,两种CSPDarknet差别并不大,只有一个残差的区别。 图2 如上图,CSP1_X应用于backbone主干网络部分,输入输出的特征图shape不变;backbone是较深的网络,增加残差结构可以增加层与层之间反向传播的梯度值,避免因为加深而带来的梯度消失,从而可以提取到更细粒度的特征并且不用担心网络...
2、CSP结构:YOLOv4中只有主干网络使用了CSP结构(Cross Stage Paritial),而YOLOv5中设计了两种CSP结构,以YOLOv5s网络为例,CSP1_X结构应用于Backbone主干网络,另一种CSP2_X结构则应用于Neck中。 (1)CSP1_X:将原输入分成两个分支,一个分支进行卷积操作使得通道数减半,另一个分支进行残差操作,然后concat两个分支...
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。
l YOLOv4:YOLOv4是YOLO系列算法的最新版本,它在YOLOv3的基础上进行了进一步的改进和优化,主要包括引入更深更宽的网络结构(CSPDarknet53)、采用更多的数据增强和正则化技术以及使用更大的Batch Size等。CSPDarknet53是一种全新的网络结构,可以提高模型的特征提取能力和泛化能力,更多的数据增强和正则化技术可以进一步提...
Yolov5中设计了两种CSP结构,以Yolov5s网络为例,CSP1_X结构应用于Backbone主干网络,另一种CSP2_X结构则应用于Neck中。 CSPNet全称是Cross Stage Paritial Network(跨阶段的平行网络),主要从网络结构设计的角度解决推理中从计算量很大的问题。CSPNet的作者认为推理计算过高的问题是由于网络优化中的梯度信息重复导致的。
Backbone部分主要由CSP模块组成,通过CSPDarknet53进行特征提取。 在Neck中使用FPN和路径聚合网络(PANet)来聚合该阶段的图像特征。 最后,网络进行目标预测并通过预测输出。 本文引入AF-FPN和自动学习数据增强,解决模型大小与识别精度不兼容的问题,进一步提高模型的识别性能。用AF-FPN代替原来的FPN结构,提高了多尺度目标识别...