其实这里的梯度流主分支,可以是任何之前你学习过的模块,比如,美团提出的YOLOv6中就是用来重参模块RepVGGBlock来替换BottleNeck Block来作为主要的梯度流分支,而百度提出的PP-YOLOE则是使用了RepResNet-Block来替换BottleNeck Block来作为主要的梯度流分支。而YOLOv7则是使用了ELAN Block来替换BottleNeck Block来作为主要的...
yolov8将yolov5中的C3模块换成了C2F模型,我们先了解一下C3模块,如图: C3模块,其主要是借助CSPNet提取分流的思想,同时结合残差结构的思想,设计了所谓的C3 Block,这里的CSP主分支梯度模块为BottleNeck模块,堆叠的个数由参数n来进行控制,不同的模型,n的个数也不相同。C3的pytorch代码如下: class C3(nn.Module):#...
其实这里的梯度流主分支,可以是任何之前你学习过的模块,比如,美团提出的YOLOv6中就是用来重参模块RepVGGBlock来替换BottleNeck Block来作为主要的梯度流分支,而百度提出的PP-YOLOE则是使用了RepResNet-Block来替换BottleNeck Block来作为主要的梯度流分支。而YOLOv7则是使用了ELAN Block来替换BottleNeck Block来作为主要的...
在C2f中,来自Bottleneck(这是两个带有残差连接的3x3卷积的花哨名称)的所有输出都被串联在一起。而在C3中,仅使用了最后一个Bottleneck的输出。 新的YOLOv8 C2f模块 Bottleneck与YOLOv5中的相同,但第一个卷积的核大小从1x1更改为3x3。从这些信息中,我们可以看到YOLOv8开始恢复到2015年定义的ResNet块。 在neck中,特...
在YOLOv8中,Bottleneck Block被用于Backbone部分,以减小网络的大小并提高性能。 C2f模块:如前所述,C2f模块是YOLOv8在Backbone部分引入的新结构。它通过优化梯度流动和减少冗余参数,实现了更高的特征提取效率和更轻的网络结构。 SPPF模块:SPPF模块是YOLOv8在Neck部分引入的新结构,用于不同尺度的池化操作。它将不同...
其实这里的梯度流主分支,可以是任何之前你学习过的模块,比如,美团提出的YOLOv6中就是用来重参模块RepVGGBlock来替换BottleNeck Block来作为主要的梯度流分支,而百度提出的PP-YOLOE则是使用了RepResNet-Block来替换BottleNeck Block来作为主要的梯度流分支。而YOLOv7则是使用了ELAN Block来替换BottleNeck Block来作为主要的...
Ghost bottleneck类似于ResNet中基本残差块,其中集成了几个卷积层和shortcuts。ghost bottleneck主要有堆叠的ghost module组成,第一个ghost模块充当增加通道数量的扩展层,将输出通道数和输入通道数之比成为扩展比。第二个ghost模块减少通道数量以匹配shortcuts,然后,shortcuts在这两个ghost模块的输入和输出之间。BN和ReLu...
128代表输出通道数,True表示Bottleneck有shortcut。 - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8 - [-1, 6, C2f, [256, True]] - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16 - [-1, 6, C2f, [512, True]] - [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32...
Bottleneck与YOLOv5中的相同,但第一个卷积的核大小从1x1更改为3x3。从这些信息中,我们可以看到YOLOv8开始恢复到2015年定义的ResNet块。 在neck中,特征直接串联而不强制要求相同的通道维度。这减少了参数数量和张量的总体大小。 4.2 结束镶嵌增强 深度学习研究往往侧重于模型架构,但YOLOv5和YOLOv8的训练过程是它们成功...
在YOLOv8中,C3模块由Bottleneck构成,这些Bottleneck模块在提取特征的同时,通过引入残差连接来避免潜在的梯度消失问题,确保了即使在网络较深的情况下,信息也可以有效地传播。这种设计不仅使网络在提取特征时更为高效,而且也有助于网络学习到更复杂的特征表示,这对于提高模型的准确性和鲁棒性至关重要。