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...
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...
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...
1.1.3.3 C3模块 YOLOv4和YOLOv5均借鉴了CSPNet的思想,将其运用于DarkNet53骨干网络。YOLOv5-6.0版本中使用了C3模块,替代了早期的BottleneckCSP模块。 C3模块 BottleneckCSP模块 这两者结构作用基本相同,均为CSP架构,只是在修正单元的选择上有所不同,C3模块包含了3个标准卷积层以及多...
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...
YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53(C3)和SPPF模块。 一、yolov5 CSPNet被提出的主要目的是为了保证在模型检测和识别精度没有下降的情况下,减少计算量,提高推理速度。它的主要思想是通过分割梯度流,使梯度流通过不同的网络路径传播。通过拼接和过渡等操作,从而实现更丰富的梯度组合信息。
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。
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。
本文将对YOLOv5进行详细解析,帮助您快速理解并掌握这一算法。 一、YOLOv5简介 YOLOv5是YOLO系列算法的最新版本,它在保持高准确率的同时,进一步提高了检测速度和模型的轻量化。YOLOv5采用了一种名为CSPDarknet53的骨干网络,以及一系列针对小目标检测的改进策略,使其在复杂场景下的目标检测任务中具有很好的表现。 二...
首先是主干网络,和YOLOv4 的主干网络相同,都采用了基于CSP结构的CSPDarkNet网络,不同的是,在YOLOv4中,CSPDarkNet遵循“12884”的设计来得到CSPDarkNet-53,而YOLOv5则进一步将其修改为“3993”的结构,以便后续在模型深度的层面上做缩放。相较于YOLOv4 的“12884”,YOLOv5则在模型的第一阶段中不加入CSP模块,仅仅...