yolov5 backbone 的cbl定义
时间: 2023-09-21 09:11:35 浏览: 71
在 YOLOv5 中,CBL 是指 Convolutional Block with a Linear Bottleneck。CBL 由两个卷积层和一个线性层组成,其中第一个卷积层的卷积核大小为1x1,第二个卷积层的卷积核大小为3x3,线性层通常是一层批归一化和激活函数。
在 YOLOv5 的网络结构中,CBL 通常用于替换传统的卷积层,以减小模型的计算复杂度。CBL 通常被用作骨干网络的一部分,以提取图像特征。以下是CBL的定义:
```python
class CBL(nn.Module):
#CBL模块
def __init__(self, ch_in, ch_out, k=1, s=1, p=None, g=1, act=True):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(ch_in, ch_out, kernel_size=k, stride=s, padding=autopad(k, p), groups=g, bias=False)
self.bn = nn.BatchNorm2d(ch_out)
self.act = nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True) if act else nn.Identity()
def forward(self, x):
return self.act(self.bn(self.conv(x)))
```
相关问题
yolov5 backbone 的cbl组成
YoloV5的backbone由一系列的CBL(Convolution, Batch Normalization, LeakyReLU)块构成。每个CBL块由以下三层组成:
1. Convolution Layer:使用3x3的卷积核进行卷积操作。这一层负责提取特征,增加网络的感受野。
2. Batch Normalization Layer:对卷积层的输出进行归一化,加速网络的收敛速度,提升网络的泛化能力。
3. LeakyReLU Activation Layer:使用LeakyReLU激活函数对归一化后的输出进行激活,增强网络的非线性能力,提高检测精度。
YoloV5的backbone共包含7个CBL块,其中前5个CBL块的步长为2,用于降低特征图的大小,后2个CBL块的步长为1,用于提取更细节的特征。
yolov5 backbone 的cbs定义
YoloV5中使用的CBS(Cross-Stage Partial Network)是一种有效的网络剪枝方法,可以通过删除网络中的一些冗余通道来减少模型的大小和计算量。在YoloV5中,CBS应用于backbone网络,即CSPDarknet53。
CBS的定义如下:
```python
class CrossStageBlock(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, n=3, gw=0.5, expansion=0.5, sa=False, sym=False):
super(CrossStageBlock, self).__init__()
hidden_ch = int(c2 * expansion)
self.conv1 = Conv(c1, hidden_ch, 1, 1)
self.conv2 = Bottleneck(hidden_ch, hidden_ch, n, gw=gw, sa=sa, sym=sym)
self.conv3 = Conv(hidden_ch, c2, 1, 1)
self.act = nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True)
def forward(self, x):
y = self.conv1(x)
y = self.act(y)
y = self.conv2(y)
y = self.act(y)
y = self.conv3(y)
return self.act(x + y)
```
其中,c1和c2分别表示输入和输出通道数,n表示瓶颈块中的重复次数,gw表示瓶颈块中的通道缩减比例,expansion表示瓶颈块中的通道扩展比例,sa表示是否使用Self-Attention机制,sym表示是否使用对称的瓶颈块。
CBS基于瓶颈块(Bottleneck)和通道缩减(Group Convolution)实现网络剪枝,通过删除一些通道来减少模型大小和计算量。具体来说,CBS将网络中的通道分为两组,并在这两组通道之间插入一些卷积层,然后将其中一组通道删除。这种方法可以在减少计算量的同时保持网络的精度。