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
其他的模块前面的tepeats只会是1。 这边举个例子,比如说n模型,这边的c2f第六层,n=6*0.33,然后向上取整,等于2,也就是说第六层的c2f他的里面的bBottleneck就等于2,就重复两次。 接下来讲解配置文件, nc分类数,用的coco数据集,默认是80类别。 scale就是我们这边定义的一个网路的类型,默认使用的第一个n,如果...
Bottleneck 见架构图中部的分图 Bottleneck,结构非常简单,为两个卷积层 Conv,另加一个是否为残差网络的标记(shortcut),该标记体现在输出示例 1 中 C2f 的第四个参数。 # 来源文件 ultralytics/ultralytics/nn/modules/block.pyimporttorch.nnasnnclassBottleneck(nn.Module):"""Standard bottleneck."""def__in...
stem 的第一个 6x6 conv 变为 3x3,主要构建块也使用C2f 取代了 C3。该模块总结如下图,其中“f”是特征数,“e”是扩展率,CBS是由Conv、BatchNorm和后面的SiLU组成的块。 在C2f 中,Bottleneck 的所有输出(两个具有剩余连接的 3x3 卷积)都被连接起来。而在 C3 中,仅使用了最后一个Bottleneck 的输出。 Bott...
YOLOv8模型架构的详细图示。主干、颈部和头部是我们模型的三个部分,C2f、ConvModule、DarknetBottleneck和SPPF是模块 在线上的YOLOv8图表有时乍一看可能过于复杂。为了更好地观察这些层,模型层字典的分解可以揭示其完整的架构,并澄清它们是如何堆叠的。YOLOv8由七个“ConvModule”层、八个“C2f”层、一个“SPPF”...
1. Universal Inverted Bottleneck (UIB) UIB是MNv4的核心构建块,它将倒置瓶颈(IB)、ConvNext、前馈网络(FFN)和一种新的Extra Depthwise(ExtraDW)变体合并到一个统一的、灵活的结构中。UIB通过可选的深度卷积提供了空间和通道混合的灵活性,扩展了感受野,并提高了计算效率。 2. Mobile MQA Mobile MQA是一种为移动...
Bottleneckshoutcut=? shortcut=True Conv2dk=1,s=1,p=0c=nc Detect C2fshortcut=True,n=3xd Upsample Conv2dk,s,p,c shortcut=False Cls.Loss SPPF SiLU batchNorm2d Input(640x640x3) 收藏 立即使用 办公自动化流程图 收藏 立即使用 AlexNet网络结构图 收藏 立即使用 LeNet-5网络结构图 ...
DarknetBottleneck:通过residual connections增加网络深度,同时保持效率。 CSP Layer:CSP结构的变体,通过部分连接来提高模型的训练效率。 Concat:特征图拼接,用于合并不同层的特征。 Upsample:上采样操作,增加特征图的空间分辨率。 IoU (交并比) IoU是评估目标检测模型性能中一个非常重要的指标。它衡量的是预测边界框和真...
🌳BottleneckCSP(/C3)作用:残差结构,学习更多的特征。 有关BottleneckCSP(/C3)的分析可以康康博主之前写的博客 🌳SPP/SPPF作用:空间金字塔池化,将前面得到的任意大小的特征图转换成固定大小的特征向量。实现局部特征和全局特征的featherMap级别的融合。(感谢@qq_44622851博友的提醒) ...
self.m = nn.ModuleList(Bottleneck_SCConv(self.c, self.c, shortcut, g, k=(3, 3), e=1.0) for _ in range(n)) 3.引入CoordAtt模块的意义 为了进一步提高网络对空间信息的敏感性并增强特征学习能力,我们在YOLOv8中引入了**CoordAtt(Coordinate Attention)**模块。CoordAtt是一种基于空间坐标的注意力...