yolov5 gelu

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相关问题

空洞卷积 yolov5

空洞卷积（Atrous Convolution）是一种在深度学习目标检测算法YOLOv5中使用的技术。它通过在卷积操作中引入空洞率（dilation rate）来扩大感受野，从而提高模型对于大尺度目标的检测能力。空洞卷积可以在不增加参数和计算量的情况下增加感受野，使得模型能够更好地捕捉到目标的上下文信息。在YOLOv5中，空洞卷积被应用在ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块中，用于提取不同尺度的特征信息，从而提高目标检测的准确性和鲁棒性。\[1\]

如果你对空洞卷积的具体实现和应用感兴趣，可以参考YOLOv5的相关配置文件和代码，如common.py、yolo.py和yolov5/yolov7_ASPP.yaml文件。这些文件中包含了关于空洞卷积的配置和定义，可以帮助你更好地理解和使用空洞卷积技术。\[2\]此外，如果你想了解如何在YOLOv7中改进空洞卷积的方法，可以私信留言获取更多详细信息。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP（空洞空间卷积池化金字塔）](https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127757330)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.47】改进激活函数为GELU](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/128170907)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v4^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

yolov5激活函数

Yolov5 使用的激活函数是 GELU (Gaussian Error Linear Unit) 激活函数。GELU 激活函数是一种近似于 ReLU 的非线性激活函数，它在保持较好的数值稳定性的同时提供了更好的非线性表达能力。它的定义如下：

GELU(x) = 0.5 * x * (1 + tanh(sqrt(2/pi) * (x + 0.044715 * x^3)))

相比于传统的激活函数如 ReLU 或 sigmoid，GELU 激活函数在一些深度学习任务中表现更出色，对于 Yolov5 目标检测任务来说，GELU 激活函数在模型训练和推断中都能提供较好的性能。