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...
但是,这会导致数据集中原有的小目标变小,导致模型的泛化性能下降。 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...
One-Stage检测器的速度优势明显,但精度较低。对于One-Stage检测器,最具代表性的型号是YOLO系列、SSD和RetaNet。 3TPH-YOLOv5 3.1 Overview of YOLOv5 YOLOv5有4种不同的配置,包括YOLOv5s,YOLOv5m, YOLOv5l和YOLOv5x。一般情况下,YOLOv5分别使用CSPDarknet53+SPP为Backbone,PANet为Neck, YOLO检测Head。为了进...
1. CSP-Darknet53YOLOv5的主干网络采用了CSP-Darknet53,该网络在Darknet53的基础上引入了CSP(Cross Stage Partial)结构,通过分组卷积和跨阶段局部连接,增强了网络的学习能力,同时减少了计算量。CSP-Darknet53在提取图像特征方面表现出色,为后续的检测任务提供了坚实的基础。 2. 参数调整与优化通过调整主干网络的深度...
CSPDarknet53由一系列卷积层、残差块和CSP模块组成。其中,CSP模块将输入特征图分成两部分,一部分进行卷积操作,另一部分直接输出。这种设计可以减少计算量,同时保持特征图的信息流动。 PANet PANet(Path Aggregation Network)是一种特征金字塔网络,用于解决目标检测中的尺度变化问题。
基准网络-基准网络通常是一些性能优异的分类器种的网络,该模块用来提取一些通用的特征表示。YOLOv5中不仅使用了CSPDarknet53结构,而且使用了Focus结构作为基准网络。 Neck网络-Neck网络通常位于基准网络和头网络的中间位置,利用它可以进一步提升特征的多样性及鲁棒性。虽然YOLOv5同样用到了SPP模块、FPN+PAN模块,但是实现的...
Backbone:New CSP-Darknet53 Neck:SPPF, New CSP-PAN Head:YOLOv3 Head 2)BOF和BOS 数据增强 马赛克 复制粘贴 随机仿射(旋转、缩放、平移和剪切) 混合 相册 增强HSV(色相、饱和度、值) 随机水平翻转 训练策略 多尺度训练(0.5~1.5x) AutoAnchor(用于训练自定义数据) ...
**CSPDarknet53 **作为骨干网络BackBone; **SPP作为Neck的附加模块,PANet **作为Neck的特征融合模块; YOLOv3作为Head YOLOv4的五个基本组件: CBM:Yolov4网络结构中的最小组件,由Conv+Bn+Mish激活函数三者组成。 CBL:由Conv+Bn+Leaky_relu激活函数三者组成。
Yolov5的Backbone结构主要由CSPDarknet53构成，它的设计理念旨在高效地提取图像中的特征信息，为后续的目标检测任务提供坚实的基础。CSPDarknet53整体结构包含多个不同模块，这些模块相互协作，逐步对图像进行特征提取与抽象。从宏观角度看，图像首先进入一个初始的卷积层，对图像进行初步的特征提取。之后，通过一系列的CSP...
YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。 1.1.1 Conv模块 YOLOv5在Conv模块中封装了三个功能:包括卷积(Conv2d)、Batch Normalization和激活函数,同时使用autopad(k, p)实现了padding的效果。其中YOLOv5-6.0版本使用Swish(或者叫SiLU)作为激活函数,代替...