卷积神经网络的主干网络和骨干网络一样吗
时间: 2023-05-27 08:05:36 浏览: 359
卷积神经网络的主干网络和骨干网络是同义词,指的是神经网络中用于提取特征的主要部分。主干网络通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成,其中卷积层用于提取图像的局部特征,池化层用于降低特征图的空间分辨率,全连接层用于将特征图转换为分类结果。骨干网络也是卷积神经网络中的一个概念,通常指的是在特定任务中表现优异的主干网络,例如ResNet、VGG和Inception等。因此,卷积神经网络的主干网络和骨干网络是相同的概念。
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yolov5骨干网络介绍
YOLOv5的骨干网络是指模型中负责提取特征的主干网络部分。在YOLOv5中,骨干网络采用的是CSPDarknet53,它是一种基于Darknet53的改进版本。
CSPDarknet53是由CSP(Cross Stage Partial)模块和Darknet53组成的。CSP模块是一种跨阶段部分连接模块,它可以有效地减少参数量和计算量,并提高模型的性能。Darknet53是一种经典的卷积神经网络结构,由卷积层、残差块和最大池化层组成,用于提取图像的特征。
CSPDarknet53的网络结构如下所示:
```python
CSPDarknet53(
(stem): Focus(
(conv): Conv(
(conv): Conv2d(3, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn): BatchNorm2d(32, eps=0.001, momentum=0.03, affine=True, track_running_stats=True)
(act): SiLU(inplace=True)
)
)
(stage1): Sequential(
(0): C3(
(cv1): Conv(
(conv): Conv2d(32, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn): BatchNorm2d(64, eps=0.001, momentum=0.03, affine=True, track_running_stats=True)
(act): SiLU(inplace=True)
)
(cv2): Conv(
(conv): Conv2d(32, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn): BatchNorm2d(64, eps=0.001, momentum=0.03, affine=True, track_running_stats=True)
(act): SiLU(inplace=True)
)
(cv3): Conv(
(conv): Conv2d(128, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
(bn): BatchNorm2d(64, eps=0.001, momentum=0.03, affine=True, track_running_stats=True)
(act): SiLU(inplace=True)
)
)
...
)
(stage2): Sequential(
...
)
...
)
```
以上是CSPDarknet53的网络结构示意图,其中包含了多个C3模块和SPP模块,用于提取不同尺度的特征。C3模块是一种残差块,由一系列卷积层和批归一化层组成。SPP模块是空间金字塔池化模块,用于捕捉不同尺度的上下文信息。
通过CSPDarknet53的骨干网络,YOLOv5可以有效地提取图像的特征,并用于目标检测任务。
yolov5/v7 更换主干网络之 shufflenetv2
目前,YOLOv5/v7作为一款非常流行的目标检测算法,主要采用的是骨干网络为CSPDarknet53,这个骨干网络的主要特点是结构简单、运算速度快以及参数较少,因此被广泛应用。但是,这个骨干网络在一些性能方面上却存在着一些不足之处,比如说网络深度不够,并且存在一定的准确率瓶颈等等。
针对这些问题,YOLOv5/v7的开发团队提出了更换骨干网络的方案,将原来的CSPDarknet53替换为ShuffleNetV2。ShuffleNetV2是一种轻量级的卷积神经网络,它采用了一种新颖的“分组卷积(Group Convolution)”的思想,将输入特征图分成几个小组,每个小组内部自己卷积,最后再将结果整合在一起。这种设计可以大大减少卷积操作的计算量,提升模型的整体计算速度,同时也不会降低网络的性能表现。
总的来说,将ShuffleNetV2作为YOLOv5/v7的新骨干网络,能够有效地提高模型的计算速度,同时也更加稳定可靠,有着一定的实际应用价值。虽然目前更换骨干网络的工作还处于研究阶段,但是相对于原有的骨干网络而言,ShuffleNetV2无疑是更加先进、更加适合当前研究的网络结构。