context aggregation yolov5

YOLOv5中的context aggregation是通过CONTAINER（CONText AggregatIon NEtwoRK）模块来实现的。这个模块是一种用于多头上下文集成的广义构建模块，它可以通过神经网络集成空间上下文信息。\[2\]这种方法可以提升检测算法的性能，而且相对于使用超级复杂的算法来获得较高的检测精度，工业界更喜欢使用这种方法。\[1\]在YOLOv5中，context aggregation的实现方式是通过YOLOV7 head，它采用了pafpn的结构。具体来说，它首先对backbone最后输出的32倍降采样特征图C5进行处理，然后经过SPPCSP将通道数从1024减少到512。接着按照top down和C4、C3进行融合，得到P3、P4和P5，然后再按照bottom-up的方式与P4、P5进行融合。不同的是，YOLOv5中将CSP模块换成了ELAN-H模块，并且下采样变为了MP2层。\[3\]通过这种context aggregation的方式，YOLOv5可以更好地集成空间上下文信息，从而提升检测性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLO系列详解：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6](https://blog.csdn.net/qq_40716944/article/details/114822515)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Yolov5涨点神器：注意力机制---多头上下文集成（Context Aggregation）的广义构建模块，助力小目标检测，...](https://blog.csdn.net/m0_63774211/article/details/130865001)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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