比如上面把width_multiple设置为了0.5,那么第一个[64, 6, 2, 2]就会被解析为[3,64*0.5=32,6,2,2],其中第一个3为输入channel(因为输入),32为输出channel。 关于调整网络大小的详解说明 在yolo.py的256行有对yaml 文件的nc,depth_multiple等参数读取,具体代码如下: anchors, nc, gd, gw = d['anchors'...
from :表示当前模块的输入来自那一层的输出,-1表示将上一层的输出当做自己的输入(第0层的-1表示输入的图像)。 number:表示当前模块的重复次数,实际的重复次数还要由上面的参数depth_multiple共同决定,决定网络模型的深度。 module:表示该层模块的名称,这些模块写在common.py中,进行模块化的搭建网络。 args:表示类...
yolov5于2020年由glenn-jocher首次提出,直至今日yolov5仍然在不断进行升级迭代。 Yolov5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中,这几个模型的结构基本一样,不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。 yolov5主要分为输入端,backbone,Neck,和head(prediction)。backbone是Ne...
Yolov5代码中的四种网络,和之前的Yolov3,Yolov4中的cfg文件不同,都是以yaml的形式来呈现。而且四个文件的内容基本上都是一样的,只有最上方的depth_multiple和width_multiple两个参数不同。 四种结构就是通过上面的两个参数,来进行控制网络的深度和宽度。其中depth_multiple控制网络的深度,width_multiple控制网络的宽度。
C3包含了3个标准卷积层以及多个Bottleneck模块(数量由配置文件.yaml的n和depth_multiple参数乘积决定),concat后的标准卷积模块中的激活函数也由LeakyRelu变为了SiLU。 YOLOv5中的C3类 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 class Bottleneck(nn.Module): # Standard...
其中depth_multiple控制网络的深度,width_multiple控制网络的宽度。 2.3.2 Yolov5网络结构 四种结构的yaml文件中,下方的网络架构代码都是一样的。 为了便于讲解,大白将其中的Backbone部分提取出来,讲解如何控制网络的宽度和深度,yaml文件中的Head部分也是同样的原理。 在对网络结构进行解析时,yolo.py中下方的这一行代码...
yolov5于2020年由glenn-jocher首次提出,直至今日yolov5仍然在不断进行升级迭代。 Yolov5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中,这几个模型的结构基本一样,不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。 yolov5主要分为输入端,backbone,Neck,和head(prediction)。backbone是Ne...
在yaml文件里面分别定义了各个参数变量如: nc代表分类目标的数量,depth_multiple即网络深度表示channel的缩放系数,即将配置里面的backbone和head部分有关通道的设置。而width_multiple即网络宽度表示BottleneckCSP模块的层缩放系数,将所有的BottleneckCSP模块的number系数乘上该参数即为最终的层个数。通过这参数就可以实现不同...
在YOLOv5中,模型结构基本是写在了.yaml中,5.0版本的YOLOv5共有yolov5s,yolov5m,yolov5l和yolov5x四个版本,这四个版本的模型结构一模一样,不同的是两个参数depth_multiple和width_multiple,分别表示模型的深度因子和宽度因子。 在yolo.py中,parse_model函数下的这行代码将深度因子和宽度因子进行读取和赋值。
Yolov5代码中的四种网络都是以yaml的形式来呈现,而且四个文件的内容基本上都是一样的,只有最上方的depth_multiple和width_multiple两个参数不同。 6.1 Yolov5四种网络的深度 四种网络的深度差别如下图所示。 a.以yolov5s为例,第一个CSP1中,使用了1个残差组件,因此是CSP1_1。而在Yolov5m中,则增加了网络的深...