(1)CBS(或ConvModule):由Conv+BN+SiLU组成。 (2)Bottleneck(或DarknetBottleneck):包含两个卷积层,先减少通道数,再增加通道数,类似颈部。 (3)C2f(或CSPLayer_2Conv): CBS和Bottleneck组合的深层网络。 (4)SPPF:快速金字塔特征池化层。 图(a) 图(b) classConv(nn.Module):"""Standard convolution with a...
这样,我们可以在各个阶段和模型规模中实现自适应紧凑块设计,在不影响性能的情况下实现更高的效率(这个结构外部结构是和C2f一样只是用CIB结构替换了C2f的Bottleneck结构)。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | Conv篇 | 利用YOLOv10提出的C2fCIB魔改YOLOv8(附代码 + 完整修改教程)),点击此处即可跳转...
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。 YOLOv8还采用了路径...
在/yolov8/下新建文件prune.py,具体内容如下: fromultralyticsimportYOLOimporttorchfromultralytics.nn.modulesimportBottleneck, Conv, C2f, SPPF, Detect#Load a modelyolo = YOLO("./runs/detect/train2/weights/last.pt") model=yolo.model ws=[] bs=[]forname, minmodel.named_modules():ifisinstance(...
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。
"""importtorchimporttorch.nnasnnfromtimm.models.layersimportDropPath,trunc_normal_fromtimm.models.registryimportregister_modelfromultralytics.nn.modulesimport(Conv,Bottleneck,C2f)model_urls={"starnet_s1":"https://github.com/ma-xu/Rewrite-the-Stars/releases/download/checkpoints_v1/starnet_s1.pth....
C2f 模块中存在 Split 等操作对特定硬件部署没有之前那么友好了。需要针对自己的硬件进行测试看对最终推理速度的影响。源代码如下: classC2f(nn.Module):# CSP Bottleneck with 2 convolutionsdef__init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5):# ch_in, ch_out, number, shortcut, ...
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。 4.3 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...
接入的就是pyramid pooling module模块,feature进入后通过这个列表解析进行pyramid pooling,具体的pooling用的是自适应平均池化(AdaptiveAvgPool2d),没用maxpooling的原因应该还是这个时候网络已经比较深了,包含的语义信息较多,注意这里用的二次线性插值做的上采样,上采样之后直接与原feature相加,完了cat之后进入bottleneck(...