yolov5 csp

Yolov5 csp 是一种目标检测算法，它是在 Yolov5 的基础上使用了 Cross Stage Partial Network (CSP) 架构进行改进的。CSP 架构可以减少模型的计算量和参数数量，同时提高模型的准确率。相比于 Yolov5，Yolov5 csp 在速度和准确率上都有所提升。

相关问题

yolov5 csp结构

Yolov5中的CSP结构包括CSP1_X结构和CSP2_X结构。在Yolov5s网络中，CSP1_X结构应用于Backbone主干网络，而CSP2_X结构应用于Neck中。CSP1_X结构使用了BottleneckCSP和C3，而CSP2_X结构则是借鉴了CSPnet设计，加强了网络特征融合的能力。

yolov5CSP中文

Yolov5CSP是Yolov5的一种改进版本，它采用了CSP（Cross Stage Partial）结构，可以在保证精度的情况下大幅提升检测速度。CSP结构是一种跨阶段部分连接的结构，可以减少参数数量和计算量，同时提高模型的表现力。在Yolov5CSP中，CSP结构被应用于骨干网络和特征金字塔网络中，使得模型在速度和精度上都有了很大的提升。

以下是Yolov5CSP的网络结构示意图：

# CSPDarknet53
def cspdarknet53(pretrained, **kwargs):
    model = CSPDarknet([1, 2, 8, 8, 4], **kwargs)
    if pretrained:
        if isinstance(pretrained, str):
            model.load_state_dict(torch.load(pretrained))
        else:
            raise Exception("darknet request a pretrained path. got [{}]".format(pretrained))
    return model

# YOLOv5 CSP
class YOLOv5CSP(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=80, width_mult=1.0, **kwargs):
        super(YOLOv5CSP, self).__init__()
        self.backbone = cspdarknet53(pretrained=True, **kwargs)
        self.neck = nn.Sequential(
            SPPBottleneck(c3=self.backbone.out_channels[-1], c4=512, k=5, s=1, p=2, e=0.5),
            nn.Conv2d(512, 256, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True)
        )
        self.heads = nn.ModuleList([
            YOLOv5Head(c=1024, n=3, num_classes=num_classes),
            YOLOv5Head(c=512, n=3, num_classes=num_classes),
            YOLOv5Head(c=256, n=3, num_classes=num_classes)
        ])
        self.num_classes = num_classes
        self.width_mult = width_mult

    def forward(self, x):
        x = self.backbone(x)
        x = self.neck(x)
        z = []
        for i, head in enumerate(self.heads):
            z.append(head(x))
            if i < len(self.heads) - 1:
                x = self._upsample(x)
                x = torch.cat([x, self.backbone.out[i]], 1)
                x = self.neck(x)
        return z

    def _upsample(self, x):
        return F.interpolate(x, scale_factor=2, mode='nearest')