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...
(2) Backbone: New CSP-Darknet53 (3)Neck: SPPF, New CSP-PAN (4)输出端:Head 官方网络结构图: source:https://user-images.githubusercontent.com/31005897/157381276-6e8429f3-c759-4aef-aea8-034438919457.png v5.x网络结构: v6.x网络结构: source:https://...
网络结构：YOLOv5的网络结构包括输入端、基准网络、Neck网络与Head输出端。它采用了CSPDarknet53作为主干网络，该网络具有较强的特征提取能力和计算效率。同时，YOLOv5还引入了FPN（特征金字塔网络）和PAN（路径聚合网络）结构，进一步增强了特征融合的能力，提高了目标检测的性能。损失函数：YOLOv5使用了Focal Loss损失函...
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...
YOLOv5的Backbone特别采用了New CSP-Darknet53架构,这是一种专门为目标检测任务优化的深度学习模型。 CSP结构:CSP(Cross Stage Partial Network)结构通过减少计算量和参数数量,同时保持特征提取的效率,为YOLOv5的性能提升做出了重要贡献。 Focus结构:在Backbone的开始部分,YOLOv5引入了Focus结构,通过切片和拼接操作,有效...
网络结构 1.1 Backbone 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S...
YOLOv5的网络结构主要包括:CSPDarknet53作为骨干网络,PANet和SPP模块作为特征提取器,以及YOLOv5的检测头。 CSPDarknet53 CSPDarknet53是一种轻量级的骨干网络,它采用了CSP(Cross Stage Partial)结构,可以有效地减少参数数量和计算量。CSPDarknet53的网络结构如下: ...
一、网络结构 输入端: Mosaic数据增强 cmBN 噪声SAT自对抗训练 主干网络、特征提取: CSPDarknet53 Mish激活函数 Dropblock CBAM 注意力 颈部网络、加强特征提取: SPP模块 CSPNet PAN结构 二、正负样本匹配 三、损失函数 训练时的损失函数CIOU_Loss,以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms ...
YOLO经历了从新的Backbone架构到自动化超参数优化的重大改进。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。