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...
Yolov5与Yolov4不同点在于,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,结构图如下图所示。 每个CSP模块前面的卷积核的大小都是3*3,stride=2,因此可以起到下采样的作用。 CSPNet全称是Cross Stage Paritial Network,主要从网络结构设计的角...
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...
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...
第一种:BottleneckCSP yolov5代码: class BottleneckCSP(nn.Module):# CSP Bottleneck https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworksdef __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansionsuper().__init__()c_ = in...
为了进行比较,图3描述了C3和BottleNeckCSP模块的设计。总的来说,这些修改使YOLOv5在几个目标检测基准上取得了最先进的性能,包括COCO数据集。此外,不同的模型大小为用户提供了根据需要进行选择的机会。2022年,美团发布了YOLOv6,以双向级联(BiC)模块、锚点辅助训练(AAT)策略和新的骨干和颈部设计[22]为首的增强。经过...
CSP模块包括CSP1_X模块和CSP2_X模块,两者都借鉴了CSPNet网络结构,CSP1_X模块和CSP2_X模块如下图所示: CSP1_X模块 CSP2_X模块 可见,ResUnit模块的shortcut参数设置为True,就是CSP1_X模块的组件;设置成False,就是CSP2_X模块的组件,ResUnit模块代码实现如下: ...
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。因此采用CSP模块先将基础层的特征映射划分为两部分,然后通过跨阶段层次结构将它们合并,在减少了计算量的同时可以保证准确率。 DenseNet结构与CSP结构的区别:DenseNet每次直接将前面的特征copy到后面的网络层,CSP则是将前面的特征拆成两部分,一...