yolov5s网络结构模型名称c3
时间: 2023-09-18 21:13:16 浏览: 52
在YOLOv5s算法中,c3指的是一种卷积神经网络的结构,它是由三个卷积层组成的,其中每个卷积层都包括了卷积操作和激活函数操作。这种结构通常被称为“三层卷积”或“c3卷积”。具体来说,c3卷积的结构可以表示为:Convolution + Batch Normalization + Mish Activation。这种结构可以有效地提取输入图像的特征,并为目标检测任务提供有力的支持。
相关问题
yolov5s网络结构
Yolov5s是基于PyTorch实现的目标检测模型,它的网络结构如下:
```
----------------------------------------------------------------
Layer (type) Output Shape Param #
================================================================
Focus-1 [-1, 80, 80, 80] 0
ConvBlock-2 [-1, 160, 40, 40] 11,840
C3-3 [-1, 320, 40, 40] 155,680
ConvBlock-4 [-1, 640, 20, 20] 161,280
C3-5 [-1, 1280, 20, 20] 621,440
ConvBlock-6 [-1, 640, 20, 20] 819,840
C3-7 [-1, 1280, 20, 20] 2,483,200
ConvBlock-8 [-1, 640, 20, 20] 1,638,400
C3-9 [-1, 1280, 20, 20] 4,966,400
SPP-10 [-1, 1280, 20, 20] 0
ConvBlock-11 [-1, 640, 20, 20] 8,194,560
C3-12 [-1, 1280, 20, 20] 19,865,600
DetectionBlock-13 [[-1, 80, 80, 20], [-1, 40, 40, 20], [-1, 20, 20, 20]] 0
C3-14 [-1, 512, 40, 40] 6,386,688
ConvBlock-15 [-1, 256, 40, 40] 1,318,144
Upsample-16 [-1, 256, 80, 80] 0
C3-17 [-1, 256, 80, 80] 1,596,544
DetectionBlock-18 [[-1, 80, 80, 20], [-1, 40, 40, 20], [-1, 20, 20, 20]] 0
================================================================
Total params: 47,107,776
Trainable params: 47,107,776
Non-trainable params: 0
----------------------------------------------------------------
Input size (MB): 1.88
Forward/backward pass size (MB): 466.06
Params size (MB): 179.54
Estimated Total Size (MB): 647.49
----------------------------------------------------------------
```
其中,`Focus`模块是YOLOv5中新增的模块,它将输入的特征图进行通道和空间的压缩,以减少模型的计算量。`C3`模块是YOLOv5中的核心模块,它由三层卷积组成,并且引入了残差结构和SPP结构。`DetectionBlock`模块是YOLOv5中的检测模块,它用于生成检测框和预测类别。`Upsample`模块是YOLOv5中新增的模块,用于将特征图进行上采样。
ghostbottleneck用于yolov5s
GhostBottleneck是YOLOv5中的一个模块,用于构建网络的主干结构。它是一种轻量级的卷积块,可以用于替代传统的C3(CSPDarknet53)模块。GhostBottleneck通过使用GhostConv(幻想卷积)来减少参数量和计算量,从而提高模型的效率和速度。
GhostBottleneck在YOLOv5s中被广泛使用,它可以在网络的不同位置进行替代。具体来说,GhostBottleneck可以替代YOLOv5s中的C3模块,用于构建更轻量级的主干网络结构。
以下是一个示例代码,演示了如何在YOLOv5s中使用GhostBottleneck:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class GhostBottleneck(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(GhostBottleneck, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0)
self.conv2 = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1, groups=out_channels)
self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
def forward(self, x):
out = self.conv1(x)
out = self.conv2(out)
out = self.bn(out)
out = self.relu(out)
return out
# 在YOLOv5s中使用GhostBottleneck
class YOLOv5s(nn.Module):
def __init__(self):
super(YOLOv5s, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.ghost_bottleneck = GhostBottleneck(32, 64)
# 其他网络结构...
def forward(self, x):
out = self.conv1(x)
out = self.ghost_bottleneck(out)
# 其他网络结构...
return out
model = YOLOv5s()
print(model)
```
通过使用GhostBottleneck替代C3模块,可以在YOLOv5s中减少参数量和计算量,从而提高模型的效率和速度。