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...
https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg 基础网络 Darknet-53 darknet-53 仿ResNet, 与ResNet-101或ResNet-152准确率接近,但速度更快.对比如下: 主干架构的性能对比 检测结构如下: YOLOv3在mAP@0.5及小目标APs上具有不错的结果,但随着IOU的增大,性能下降,说明YOLOv3不能很好地与gr...
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2020年,Ultralytics推出了五种不同尺寸的YOLOv5,从nano到extra large不等。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...
Darknet-53 借鉴了 resnet 的思路,网络结构也是作者自己设计,可更改 首先预训练该网络,网络采用 leaky relu 作为激活函数 多尺度特征 随着卷积层数的加深,特征越来越抽象,细粒度的特征损失更多,小物体的特征可能已经被忽略了,所以小物体的识别需要在细粒度特征上进行,也就是前面的卷积层; ...
在YOLOv5的特征提取阶段,使用堆叠的多级CSPDarkNet53 backbone网络,然后将backbone网络的三个有效特征分支P3、P4和P5作为FPN结构的多 Scale 融合结构输入。在特征层的解码过程中,backbone网络的三个不同大小的头用于预测目标的边界框。在将P3特征上采样后,像素逐像素解码作为目标分割Mask预测,以完成目标实例分割。在分割...
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...
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。
l YOLOv4:YOLOv4是YOLO系列算法的最新版本,它在YOLOv3的基础上进行了进一步的改进和优化,主要包括引入更深更宽的网络结构(CSPDarknet53)、采用更多的数据增强和正则化技术以及使用更大的Batch Size等。CSPDarknet53是一种全新的网络结构,可以提高模型的特征提取能力和泛化能力,更多的数据增强和正则化技术可以进一步提...
2.2 DarkNet-53 2.3 测试网络 1 网络结构 YOLOv3的作者在其论文中提出,他们调了一个对目标检测效果很好的网络结构,叫做DarkNet-53。其基本结构是Residual block,但是不同于ResNet中的Basic block和BottleNeck,这个Residual block采用1x1卷积接着一组3x3卷积,比bottleneck少了后面的1x1卷积层。该block中的3x3 filter的...