Darknet53(下图,部分a)是一种卷积神经网络(CNN),主要用作目标检测模型中的主干(主干的概念将在下一节中解释)。它最初是为YOLOv3开发的。Darknet53旨在快速准确,能够从图像中提取相关特征。 CSPDarknet53(下图,部分b)是为YOLOv4开发的Darknet53的增强版本。它结合了CSPNet概念以优化特征学习和减少计算冗余。 Dark...
因此Yolov4在主干网络Backbone采用CSPDarknet53网络结构,主要有三个方面的优点: 优点一:增强CNN的学习能力,使得在轻量化的同时保持准确性。 优点二:降低计算瓶颈 优点三:降低内存成本 这篇文章的CSP思想介绍的很详细。 Mish激活函数(https://zhuanlan.zhihu.com/p/263555912) 激活函数是为了提高网络的学习能力,提升...
主干网络是改进的跨阶段部分网络v5[56]和DarkNet53[53],其中改进的跨阶段部分网络v5用于消融研究,DarkNet53用于与最先进方法的结果比较。颈部网络是FPN[17]。目标检测头是耦合头网络,包含分类分支和回归分支。在YOLOv5中,根据网络深度和宽度的缩放,生成了三个不同尺度的网络,分别是YOLOv5-Small(YOLOv5S)、YOLOv5...
yoloV8实例分割教程,基本原理网络结构CSPDarknet53最后三个箭头指向输出即三种特征图SPP解决多尺度问题对于同一个特征输出图,进行三种maxpool2d操作,然后将三种操作的输出进行叠加PANet融合上采样、下采样等特征,深度方向拼接PANet由五个核心模块组成(a,b,c,d,e)图中
在网络结构上,yolov4采用的是CSPDarknet53作为backbone,也就是在darknet中引入了CSP结构。在backbone中使用的激活函数都是Mish,在后续的结构中使用的则是leakyReLU。 此外,yolov4使用了path aggregation network,在完成自上向下的信息传递后,再自底向上,将浅层信息再次带回给深层。
相似之处（YOLOv5 与 YOLOv8）主干网： YOLOv5和YOLOv8都使用CSPDarknet53主干架构。锚框：两种算法都使用锚框来提高对象检测的准确性。非极大值抑制 (NMS)：两种算法都使用 NMS 来抑制同一对象的多次检测。后处理：两种算法都使用后处理技术来提高目标检测的准确性。优化器： YOLOv5和YOLOv8都使用Adam优化器来...
l YOLOv4:YOLOv4是YOLO系列算法的最新版本,它在YOLOv3的基础上进行了进一步的改进和优化,主要包括引入更深更宽的网络结构(CSPDarknet53)、采用更多的数据增强和正则化技术以及使用更大的Batch Size等。CSPDarknet53是一种全新的网络结构,可以提高模型的特征提取能力和泛化能力,更多的数据增强和正则化技术可以进一步提...
修改后的CSPDarknet53:YOLOv8的核心在于其主干网络,即修改版的CSPDarknet53架构。这个网络包含53个卷积层,这些层经过精心选择和优化,以平衡性能和内存占用。 跨阶段部分连接(CSP):这种创新技术减少了冗余计算,同时保持了网络中的信息流。 SPPF和新型CSP-PAN:这一部分连接了主干网络和 Head ,进一步丰富了空间特征并...
l YOLOv4:YOLOv4是YOLO系列算法的最新版本,它在YOLOv3的基础上进行了进一步的改进和优化,主要包括引入更深更宽的网络结构(CSPDarknet53)、采用更多的数据增强和正则化技术以及使用更大的Batch Size等。CSPDarknet53是一种全新的网络结构,可以提高模型的特征提取能力和泛化能力,更多的数据增强和正则化技术可以进一步提...
一、YOLOv8网络结构1. BackboneYOLOv8的Backbone同样 参考了CSPDarkNet-53网络,我们可以称之为CSPDarkNet结构吧,与YOLOv5不同的是,YOLOv8使用C2f(CSPLayer_2Conv)代替了C3模块(如果你比较熟悉YOLOv5的网络结构…