yolov5的csp和c3
时间: 2024-05-20 22:09:42 浏览: 24
Yolov5是一种目标检测模型,CSP和C3是Yolov5中的两种特殊卷积结构。
CSP(Cross Stage Partial)是一种用于加速深度卷积神经网络(DCNN)的方法,它通过在深度方向和宽度方向上分割和重组特征图来减少计算量。在Yolov5中,CSP结构被用来替代ResNet的Bottleneck结构,以加速模型的训练和推理。
C3是一种卷积操作,它将3个不同大小的卷积核(1x1, 3x3, 1x1)堆叠在一起,来学习多个不同层次的特征。在Yolov5中,C3结构被用来替代FPN(Feature Pyramid Network)结构,以在不同尺度上检测目标。
相关问题
yolov5中c3和csp
YOLOv5中的C3和CSP是两种不同的网络模块。C3是YOLOv5中的一个卷积块,用于提取特征。它由三个卷积层组成,每个卷积层后面跟着一个BatchNorm层和LeakyReLU激活函数。C3模块的设计目的是增加网络层次感,提高特征表达能力。
CSP是YOLOv5中的一个特殊模块,即Cross Stage Partial Network。CSP模块可以将特征图分为两个部分,一部分进行卷积操作,另一部分直接进行下一步处理,然后将两部分的特征图进行拼接。这种设计可以提高特征的表达能力和信息流动性,进而提升目标检测的精度和速度。
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:
```python
# 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')
```