yolov5的四种网络结构
时间: 2023-12-06 10:38:20 浏览: 30
Yolov5有四种网络结构,分别为Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l和Yolov5x。这四种结构本质上没有区别,它们的主要差别在于使用了不同的参数控制网络的深度和宽度。其中,depth_multiple控制网络的深度,width_multiple控制网络的宽度。以下是四种网络结构的具体参数和特点:
1. Yolov5s:depth_multiple=0.33,width_multiple=0.50,使用CSPDarknet53作为主干网络,共计计106层,参数量为7.07M。
2. Yolov5m:depth_multiple=0.67,width_multiple=0.75,使用CSPDarknet53作为主干网络,共计计170层,参数量为21.81M。
3. Yolov5l:depth_multiple=1.0,width_multiple=1.0,使用CSPDarknet53作为主干网络,共计计198层,参数量为47.71M。
4. Yolov5x:depth_multiple=1.33,width_multiple=1.25,使用CSPDarknet53作为主干网络,共计计238层,参数量为87.54M。
可以看出,随着depth_multiple和width_multiple的增加,网络的深度和宽度也会相应增加,参数量也会增加。因此,选择适合自己的网络结构需要根据具体的应用场景和硬件条件来进行选择。
相关问题
YOLOv5四种网络的CSP结构介绍
YOLOv5网络中的CSP结构是一种基于交叉阶段连接的网络结构,它在网络深度和计算复杂度的控制上具有很好的优势。YOLOv5中CSP结构主要分为以下四种:
1. CSPDarknet53:CSPDarknet53是YOLOv5的主干网络,它由一个前向网络和一个后向网络组成。前向网络包含一系列的卷积层和CSP连接层,后向网络主要是反卷积层和上采样操作。
2. CSPResNeXt50:CSPResNeXt50是一种基于ResNeXt50网络的CSP结构,它在ResNeXt50的基础上添加了CSP连接层,具有更好的精度和更高的计算效率。
3. CSPResNet50:CSPResNet50是一种基于ResNet50网络的CSP结构,它在ResNet50的基础上添加了CSP连接层,具有更好的精度和更高的计算效率。
4. CSPDarknetTiny:CSPDarknetTiny是一种轻量级的CSP结构,它是由CSPDarknet53简化而来,具有更快的速度和更小的模型大小。
YOLOv5-ESA 网络结构
YOLOv5-ESA是一种基于YOLOv5的改进网络结构,它在YOLOv5的基础上引入了ESA(Efficient Spatial Attention)模块,以提升目标检测性能。下面是YOLOv5-ESA的网络结构介绍:
1. 主干网络:YOLOv5-ESA使用了CSPDarknet53作为主干网络,它是一种轻量级的Darknet网络结构,具有较好的特征提取能力。
2. ESA模块:ESA模块是YOLOv5-ESA的核心改进之一。它通过引入空间注意力机制,增强了网络对目标区域的关注能力。ESA模块包括两个部分:SE(Squeeze-and-Excitation)模块和CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块。SE模块通过学习通道间的关系,自适应地调整通道的重要性,以增强特征表示能力。CBAM模块则结合了通道注意力和空间注意力,进一步提升了特征的表达能力。
3. YOLOv5头部:YOLOv5-ESA采用了与YOLOv5相同的检测头部结构。它包括多个不同尺度的预测层,用于检测不同大小的目标。每个预测层都会生成一组边界框和类别概率,用于目标检测和分类。
通过引入ESA模块,YOLOv5-ESA在保持YOLOv5轻量高效的同时,提升了目标检测的准确性和鲁棒性。
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