Module): # CSP Bottleneck with 2 convolutions def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=False, g=1, e=0.5): # ch_in, ch_out, number, shortcut, groups, expansion super().__init__() self.c = int(c2 * e) # hidden c
该模块仅具有3×3的微小感受野,但使用inverted bottleneck式结构来扩展通道数量,确保更强的特征提取能力。 最后,基于DWR和SIR模块,构建了一个编码器-解码器风格的网络DWRSeg,其中解码器采用了简单的类似FCN的结构。解码器使用来自最后两个阶段的强语义信息直接对特征图进行上采样,然后将它们与来自较低阶段的特征图(包...
下面就简单说一下C2f模块,通过C3模块的代码以及结构图可以看到,C3模块和名字思路一致,在模块中使用了3个卷积模块(Conv+BN+SiLU),以及n个BottleNeck。 通过C3代码可以看出,对于cv1卷积和cv2卷积的通道数是一致的,而cv3的输入通道数...
Conv模块是构建YOLOv8网络结构的基础。 Bottleneck Block(瓶颈块):在深度神经网络中,尤其是残差网络(ResNet)中,Bottleneck Block是一种常用的模块设计。它通过减少中间层的维度来降低计算复杂度,同时保持模型的性能。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...
我们不着急,先看一下C3模块的结构图,然后再对比与C2f的具体的区别。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。
self.cv2 = Conv((2+ n) * self.c, c2,1)# optional act=FReLU(c2)self.m = nn.ModuleList(Bottleneck(self.c, self.c, shortcut, g, k=((3,3), (3,3)), e=1.0)for_inrange(n))defforward(self, x): y =list(self.cv1(x).split((self.c, self.c),1)) ...
首先,让我们了解一下C2f模块的结构。C2f模块采用了Bottleneck的设计理念,这意味着它在维度1上将特征图分成了两部分。这种设计有助于提高模型的非线性表示能力,从而更好地处理复杂的图像特征。在YOLOv8中,C2f模块由多个Bottleneck块组成,每个块都包含两个卷积层。这些卷积层对输入特征图进行变换,提取出更高级别的特征...
这是YOLOv5当中用的结构,Bottleneck在防止网络模型训练当中某一层效果不好产生的梯度消失或者爆炸问题,同时CSP在去除了梯度信息重复,降低了计算量的同时,也丰富了梯度组合。 yolov5采用了两种的CSP结构,第一种主要在Backbone中使用CSP_1(结构图中黄色)其中的Bottleneck就是采用Res 结构,第二种就是在Neck中使用CSP_2...
2.模型结构 Section Name 如下图, 左侧为 YOLOv5-s,右侧为 YOLOv8-s。 在暂时不考虑 Head 情况下,对比 YOLOv5 和 YOLOv8 的 yaml 配置文件可以发现改动较小。 01 Backbone和Neck的具体变化 a)第一个卷积层的 kernel 从 6x6 变成了 3x3 b)所有的 C3 模块换成 C2f,结构如下所示,可以发现多了更多的跳...
深入解析YOLOv8网络结构:目标检测的新篇章 > ### 摘要 > YOLOv8是目标检测领域的先进模型,其网络结构主要由Backbone、Neck和Head三部分组成。Backbone部分采用C2f模块,结合Bottleneck Block和SPPF模块,显著增强了特征提取能力。Neck部分负责连接Backbone与Head,通过特征融合与增强提升检测精度。Head作为决策层,生成最终的...