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 网络结构图如下图...
与yolov4不同点在于,yolov4中只有主干网络使用CSP结构,而在yolov5中设计了两种CSP结构,CSP1_X应用于主干网络,CSP2_X结构应用于Neck中。 yolo v5 在neck部分,v4和v5中一样都采用FPN+PAN结构,v4的neck结构中采用普通卷积操作,而v5的neck中采用CSP2结构,增强网络的特征融合能力。FPN自顶向下传递语义特征,PAN自底...
在Neck部分另外一个不同点就是New CSP-PAN了,在YOLOv4中,Neck的PAN结构是没有引入CSP结构的,但在YOLOv5中作者在PAN结构中加入了CSP。 CSP 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...
上图即Yolov5的网络结构图,可以看出,还是分为输入端、Backbone、Neck、Prediction四个部分。 大家可能对Yolov3比较熟悉,因此大白列举它和Yolov3的一些主要的不同点,并和Yolov4进行比较。 (1)输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放(2)Backbone:Focus结构,CSP结构(3)Neck:FPN+PAN结构(4)Prediction...
1 YOLOv5模型结构 YOLOv5模型结构如下图所示。 从上图可以看出,YOLOv5的模型结构可以分为四个部分:输入端、Backbone、Neck和Prediction。 各部分的关键元素或者功能总结如下: 输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放; Backbone:Focus结构、CBL结构、CSP结构、SPP结构; ...
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。
CSP结构:YOLOv5的Backbone使用了Cross Stage Partial Network(CSPNet)结构,这是一种减少计算量的技术。CSP通过在卷积层之间共享权重,减少了模型的参数数量和计算量,同时保持了特征提取的效率。 Darknet架构:Darknet是一个为YOLO系列优化的深度学习框架,它以速度快和资源消耗低而著称。Darknet53是Darknet系列中的一个变...
Yolov5一共有4个版本,分别是Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x四个模型。下面给出网络结构图这样更加直观。 yoloV5s网络结构 Yolov5与Yolov3的一些主要的不同点: (1)输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放 (2)Backbone:Focus结构,CSP结构 ...
网络结构主要由以下几部分组成: (1)输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放 (2) Backbone: New CSP-Darknet53 (3)Neck: SPPF, New CSP-PAN (4)输出端:Head 官方网络结构图: v5.x网络结构: v6.x网络结构: 可以看出,相比于之前v5.x,最新版的v6.x网络结构更加精简(以提高速度和推理...
YOLOv5网络结构 部分二:Backbone骨干网络 Backbone骨干网络主要作用是提取图片的特征,并不断缩小特征图,Backbone包含了CBL模块、Focus模块、CSP模块和SPP模块。 (1)CBL模块 CBL为标准卷积模块,包括普通卷积层Conv、批量归一化层BN和LeakyReLU激活函数层,如下图所示: ...