而YOLO v5 Lite也不例外的使用了FPN+PAN的结构,但是Lite对yolov5 head进行通道剪枝,剪枝细则参考了ShuffleNet v2的设计准则,同时改进了YOLOv4中的FPN+PAN的结构,具体就是: 为了最优化内存的访问和使用,选择了使用相同的通道数量(e模型Neck通道为96); 为了进一步优化内存的使用,选择了使用原始的PANet结构,还原YOLOv4...
Yolov5现在的Neck和Yolov4中一样,都采用FPN+PAN的结构,如下图所示。 FPN(Feature Pyramid Network)层自顶向下传达强语义特征,而PAN(Pyramid Attention Network)则自底向上传达强定位特征,两两联手,从不同的主干层对不同的检测层进行参数聚合,使得目标的位置信息和类别信息都最大程度的进行了保留。 Yolov4的Neck结...
YOLOv5的Neck部分采用了FPN(Feature Pyramid Networks)+PAN(Path Aggregation Network)的结构。 FPN:通过自顶向下的路径,FPN将高层级的语义特征传递到低层级,增强了低层级特征图的语义信息。 PAN:PAN通过自底向上的路径,进一步增强了特征的融合,使得不同层级的特征图都能获得丰富的语义和图形信息。 3. Head(头部网络...
YOLOv5中的CSP有两种设计,分别为CSP1_X结构和CSP2_X结构。 PAN Yolov5 的 Neck 部分采用了 PANet 结构,Neck 主要用于生成特征金字塔。特征金字塔会增强模型对于不同缩放尺度对象的检测,从而能够识别不同大小和尺度的同一个物体。 PANet 结构是在FPN的基础上引入了 Bottom-u...
FPN+PAN结构:融合来自不同特征图层次的信息,提高目标检测性能。 输出端 损失函数:YOLO V5使用Focal Loss损失函数,缓解目标检测中类别不平衡的问题。 NMS非极大值抑制:对重叠的目标框进行NMS处理,得到最终的检测结果。 迁移学习应用 迁移学习是一种在新数据上快速重新训练模型的方法,无需从头开始训练整个网络。YOLO V5...
1.4 CSP结构 yolo v4 与yolov4不同点在于,yolov4中只有主干网络使用CSP结构,而在yolov5中设计了两种CSP结构,CSP1_X应用于主干网络,CSP2_X结构应用于Neck中。 yolo v5 在neck部分,v4和v5中一样都采用FPN+PAN结构,v4的neck结构中采用普通卷积操作,而v5的neck中采用CSP2结构,增强网络的特征融合能力。FPN自顶向...
整体的大结构没有改变。 1. 输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算 2. Backbone:Focus结构,CSP结构 3. Neck:FPN+PAN结构 4. Prediction:GIOU_Loss 1、输入端 (1). 数据增强 Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的Mosaic数据增强的方式。Mosaic数据增强提出的作者也是来自Yolov5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁...
YOLOv5的FPN和PAN结构: YOLOv5的FPN和PAN结构 部分四:Head头部结构 YOLOv5输出为255*H*W、255*2H*2W和255*4H*4W三个特征图,尺寸最小的255*H*W负责检测大目标,255*2H*2W负责检测中目标,尺寸最大的255*4H*4W负责检测小目标,通道数255=3*(5+80),其中,3表示3个Anchor,5表示四个位置信息(x,y,w,h...
2.2.1 FPN 在这里插入图片描述 2.2.2 PAN 在这里插入图片描述 2.3 YOLO输出端 主要进行最终的预测输出。 2.3.1 Bounding Box损失函数 真实检测框和模型预测输出框的吻合程度,用于反向传播优化模型。 在这里插入图片描述 2.3.2 NMS非极大值抑制 判断相邻网格识别的是否是同一物体,消除掉多余检测框。
3.颈部网络(Neck)-加强特征提取网络:目标检测网络在BackBone和最后的输出层之间往往会插入一些层,比如Yolov4中的SPP模块、FPN+PAN结构 4.头部网络(Head)--用来预测:输出层的锚框机制和Yolov3相同,主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss,以及预测框筛选的nms变为DIOU_nms ...