(1)输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放 (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-aea8-0344389...
(1)输入端:Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放 (2) Backbone: New CSP-Darknet53 (3)Neck: SPPF, New CSP-PAN (4)输出端:Head 官方网络结构图: v5.x网络结构: v6.x网络结构: 可以看出,相比于之前v5.x,最新版的v6.x网络结构更加精简(以提高速度和推理性能),主要有以下更新: •Conv...
yolov5主要分为输入端,backbone,Neck,和head(prediction)。backbone是New CSP-Darknet53。Neck层为SPFF和New CSP-PAN。Head层为Yolov3 head。 yolov5 6.0版本的主要架构如下图所示: 从整体结构图中,我们可以看到Backbone,neck和head由不同的blocks构成,下面是对于这三个部分,逐一介绍各个blocks。 1. 输入端: YO...
YOLOv5的Backbone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。 New CSP-Darknet53 CSP结构:YOLOv5的Backbone使用了Cross Stage Partial Network(CSPNet)结构,这是一种减少计算量的技术。CSP通过在卷积层之间共享权重,减少了模型的参数数量和计算量,同时保持了特征提取的效率。 Darknet...
YOLOv5网络的核心模块主要包含普通卷积模块(convolutional-batchnormal-SiLu,CBS)、New CSP-Darknet53(C3)模块(包括C3_1、C3_2模块)、Spatial Pyramid Pooling-Fast(SPPF)模块和CSP-PAN模块。该算法在骨干网络(backbone network)阶段对输入的图像像素和目标的位置实现匹配,完成特征提取; 在颈部网络(neck network)阶段...
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,代替了旧版本中的Leaky ReLU。
骨干网络(Backbone): New CSP-Darknet53 颈部网络(Neck): SPPF, New CSP-PAN 头部网络(Head): YOLOv3 Head 基于深度学习的现在目标检测算法中主要有三个组件:Backbone、Neck和Head。 Backbone:骨干网络,主要指用于特征提取的,已在大型数据集(例如ImageNet|COCO等)上完成预训练,拥有预训练参数的卷积神经网络,例如...
1 网络结构 Yolov5主要由以下几部分组成: 输入端: Mosaic数据增强、自适应锚框计算 Backbone: New CSP-Darknet53 Neck: SPPF, FPN+PAN Head: YOLOv3 Head 训练策略:CIoU loss 2 输入端 2.1 Mosaic数据增强 在YOLOv5 中除了使用最基本的数据增强方法外,还使用了 Mosaic 数据增强方法,其主要思想就是将1- 4...
YOLOv4 =CSPDarknet53+SPP+PAN+YOLOv3其中YOLOv4用到相当多的技巧: 用于backbone的BoF:CutMix和Mosaic数据增强,DropBlock正则化,Class label smoothing 用于backbone的BoS:Mish激活函数,CSP,MiWRC 用于检测器的BoF:CIoU-loss,CmBN,DropBlock正则化,Mosaic数据增强,Self-Adversarial 训练,消除网格敏感性,对单个ground-trut...
Backbone:New CSP-Darknet53 Neck:SPPF, New CSP-PAN Head:YOLOv3 Head 2)BOF和BOS 数据增强 马赛克 复制粘贴 随机仿射(旋转、缩放、平移和剪切) 混合 相册 增强HSV(色相、饱和度、值) 随机水平翻转 训练策略 多尺度训练(0.5~1.5x) AutoAnchor(用于训练自定义数据) ...