CSPNet全称是Cross Stage Paritial Network,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。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。 因此CSP结构主要有...
CSPNe是一种增强CNN学习能力的跨阶段局部网络。CSPNet全称是Cross Stage Partial Network,主要从网络结构设计的角度来解决以往工作在推理过程中需要很大计算量的问题,其能够在降低20%计算量的情况下保持甚至提高CNN的能力。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CSPNet通过将梯度的变化从头到...
CSPDarknet53是在yolov3主干网络Darknet53的基础上,借鉴2019年的CSPNet的经验,产生的Backbone结构,其中包含了5个CSP模块。 每个CSP模块前面的卷积核大小都是3*3,stride=2,因此可以起到下采样的作用。因为Backbone有5个CSP模块,输入图象是608*608,所以特征图变化的规律是:608-->304-->152-->76-->38-->19。...
YOLOv5的结构可以大体上分为“主干网络backbone+SPP颈部网络+PaFPN特征金字塔+检测头”,如下图所示,图的上半部分为模型总览;下半部分为具体网络结构。 主干网络方面,YOLOv5与YOLOv4均采用了基于CSP结构的CSPDarkNet网络。CSPNet,全称Cross Stage Partial Network,是一种旨在增强CNN学习能力的跨阶段局部网络,它通过优化...
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。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...
CSPNet全称是Cross Stage Paritial Network,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。 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。 因此Yolov4在...
以下我们将详细解析YOLOv5的Class结构。 一、YOLOv5的基础架构 YOLOv5的架构主要由三部分组成:Backbone网络、Neck网络和Head网络。其中,Backbone网络负责提取图像的特征,Neck网络负责对这些特征进行融合和增强,而Head网络则负责生成最终的检测结果。 二、Backbone网络 YOLOv5的Backbone网络采用了CSPDarknet53结构。CSP(Cross...
这样最终的CSPDarknet53结构就如下图: CSPNet论文: https://arxiv.org/pdf/1911.11929v1.pdf 为了增大感受野,作者还使用了SPP-block,使用PANet代替FPN进行参数聚合以适用于不同level的目标检测。 5.1.2 SPP结构 SPP-Net结构我们之前也有学过,SPP-Net全称Spatial Pyramid Pooling Networks,当时主要是用来解决不同尺寸...
在Backbone部分,YOLOv8采用了CSP(Cross Stage Partial networks)结构,这种结构的设计旨在平衡网络的参数量与计算效率,CSP结构通过部分地交叉连接特征层,使得在较低的计算成本下,网络能够更有效地学习到特征的多样性。这种设计不仅提高了特征的表征能力,而且减少了计算资源的需求,使得模型更适合在资源受限的环境中部署。