yolov5spp网络结构示意图
时间: 2024-05-13 13:13:12 浏览: 29
YOLOv5spp是一种目标检测算法,是YOLOv5的改进版本,它采用了空间金字塔池化模块(SPP)来增强网络的感受野,提高检测的精度和召回率。其网络结构示意图如下:
输入层 -> Conv2d(32, 3x3, stride=1, pad=1) -> Conv2d(64, 3x3, stride=2, pad=1) -> CSPBlock(64, 64, 1) -> Conv2d(128, 3x3, stride=2, pad=1) -> CSPBlock(128, 128, 3) -> Conv2d(256, 3x3, stride=2, pad=1) -> CSPBlock(256, 256, 15) -> SPP -> CSPBlock(512, 512, 7) -> Conv2d(256, 1x1) -> nn.Upsample(scale_factor=2) -> Concatenation [from CSPBlock(256, 256, 15)] -> CSPBlock(256, 512, 7) -> Conv2d(128, 1x1) -> nn.Upsample(scale_factor=2) -> Concatenation [from CSPBlock(128, 128, 3)] -> CSPBlock(128, 256, 3) -> Conv2d(128, 3x3, stride=2, pad=1) -> Concatenation [from CSPBlock(64, 64, 1)] -> CSPBlock(64, 128, 1) -> 输出层
其中,CSPBlock是一种特殊的卷积块,SPP模块是空间金字塔池化模块。该网络结构主要由卷积层、CSPBlock、SPP模块和上采样层构成,其中CSPBlock和SPP模块是YOLOv5spp的重点优化之处,可以有效地提高网络的性能。
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