YOLOv5输入focus结构的公式推导
时间: 2024-05-01 12:09:13 浏览: 27
YOLOv5中的Focus结构是一种特殊的卷积结构,其输入是一个四维张量(batch_size, channels, height, width),输出也是一个四维张量(batch_size, channels * 4, height // 2, width // 2)。
假设输入张量为x,输出张量为y,则Focus结构可以表示为:
$$y_{i,j,k,l} = x_{i,(j\bmod 4)\times\frac{c}{4}+k,\lfloor\frac{j}{4}\rfloor\times\frac{h}{2}+l\bmod\frac{h}{2},\lfloor\frac{l}{2}\rfloor\bmod\frac{w}{2}}$$
其中,i表示batch_size的维度,j表示输出通道的维度,k和l表示输出张量的空间位置。
具体地,输入张量的第二个维度被拆分成四个部分,每个部分的大小为channels/4,然后按照空间位置将这四个部分分别复制到输出张量的四个通道中。同时,输出张量的空间尺寸被缩小一半。
这样,通过Focus结构的处理,我们可以将输入张量的空间维度缩小,从而减少计算量,同时保留更多的特征信息。
相关问题
yolov5的Focus结构
YoloV5的Focus结构是指一种特殊的卷积结构,它是YoloV5中的一种特征提取方式。Focus结构可以将输入的特征图进行压缩和重构,从而减少计算量和内存占用。具体来说,Focus结构将输入的特征图分为四个子图,然后将这四个子图在通道维度上进行拼接,构成输出的特征图。这种方式可以减少输入特征图的通道数,同时保留了特征图中的重要信息,从而提升了模型的性能。Focus结构是YoloV5中的一个重要的特征提取模块,也是其性能优化的重要手段之一。
yolov5的focus结构图
下面是 YOLOv5 中的 Focus 结构图:
![YOLOv5 Focus 结构图](https://github.com/ultralytics/yolov5/raw/master/assets/focus.png)
Focus 结构是 YOLOv5 中的一个特殊卷积层,用于将输入张量缩小 2 倍。它采用了类似 SPP(空间金字塔池化)的思路,将输入张量在空间维度上分割成不同尺度的子张量,然后对每个子张量进行卷积和拼接,最终将所有子张量拼接成输出张量。
Focus 结构的输入张量形状为 (B, C, H, W),其中 B 表示 batch size,C 表示通道数,H 和 W 表示高度和宽度。它将输入张量在空间维度上分割成 4 份,每份形状为 (B, C/4, H/2, W/2),然后对每份进行连续的 3x3 卷积,最后将每份卷积结果拼接成形状为 (B, C, H/2, W/2) 的输出张量。这样就实现了输入张量的缩小 2 倍的效果。
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