针对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,也就是所谓的残差模块。同时堆叠的个数由参数n来进行控制,也就是说不同规模的模型,n的值是有变化的。 C3模块结构图 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...
然而,由于其复杂的注意力机制,Transformer块的推理速度比BottleNeck块慢得多,在大多数现实工业场景中这是不可接受的。 为了克服上述块的缺陷,我们引入了一个Next Convolution Block (NCB),它保持了BottleNeck块的部署优势,同时获得了与Transformer块一样突出的性能。如图3(f)所示,NCB遵循了MetaFormer [43]的一般架构...
而YOLOv7则是使用了ELAN Block来替换BottleNeck Block来作为主要的梯度流分支。 损失函数 对于YOLOv8,其分类损失为VFL Loss,其回归损失为CIOU Loss+DFL的形式,这里Reg_max默认为16。 VFL主要改进是提出了非对称的加权操作,FL和QFL都是对称的。而非对称加权的思想来源于论文PISA,该论文指出首先正负样本有不平衡问题,...
在YOLOv5的基础上,YOLO-FaceV2进行了以下主要改进: 网络架构:保留了YOLOv5的主干结构CSPDarknet53,并在P5层用RFE模块替换Bottleneck模块。同时,将P2层融入PAN中,以提高小物体的分辨率。 损失函数:引入了排斥损失和NWD损失,与原有的IoU损失相结合,共同优化模型性能。 样本加权:使用滑动权重函数Slide对简单和困难样本进...
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...
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...
由上可知,Ghost模块中的卷积计算量约为普通卷积的1/s。与ResNet网络中的基本残差块类似,GhostBottleneck模块由2个堆叠的Ghost模块构成。第1个Ghost模块作为扩展层,负责增加通道数;第2个Ghost模块则减少通道数,使之与输入通道数匹配。最后,通过shortcut连接这2个Ghost模块的输入和输出,实现了特征的有效传递。
MobileNetV4引入了Universal Inverted Bottleneck和Mobile MQA层,并结合改进的NAS(神经架构搜索)方法。通过这些创新设计和优化技术,MobileNetV4在Pixel 8 EdgeTPU上实现了87%的ImageNet-1K准确率,同时延迟仅为3.8ms,推动了移动计算机视觉的最新发展。 Universal Inverted Bottleneck(通用反向瓶颈): UIB结构融合了Inverted ...
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...
GhostBottleneck, HGBlock, HGStem, ImagePoolingAttn, Proto, RepC3, RepNCSPELAN4, ResNetLayer, Silence, ScConv, ) __all__ = ( "Conv", "Conv2", "LightConv", "RepConv", "DWConv", "DWConvTranspose2d", "ConvTranspose", "Focus", ...