yolov4中BackBone
时间: 2023-06-17 20:04:01 浏览: 98
在YOLOv4中,使用了CSPDarknet53作为骨干网络(backbone)。CSPDarknet53是一种深度残差网络,它采用了Cross Stage Partial Network(CSP)结构,可以有效地降低模型的计算量和参数数量,同时提高模型的准确性和泛化能力。CSPDarknet53主要由一系列卷积层、批归一化层和残差模块组成,其中残差模块采用了跨阶段部分连接结构,可以有效地减少信息流失和梯度弥散问题,提高模型的收敛速度和泛化能力。
相关问题
yolov5中backbone
yolov5中的backbone主要用于提取输入图像的特征,以便后续的目标检测任务。backbone通常采用卷积神经网络(CNN)结构,可以通过多层卷积和池化操作,逐步提取图像的高层次特征。在yolov5中,backbone采用的是CSPDarknet53结构,它可以有效地提取图像的特征,并且具有较高的计算效率。
YOLOv5中Backbone
YOLOv5中使用的骨干网络(Backbone)是CSPDarknet。CSPDarknet是一种轻量级网络结构,其基本单位是CSP(Cross Stage Partial)模块。CSP模块在特征提取和特征融合方面非常有效,可以显著降低模型的计算量和参数量。在YOLOv5中,CSPDarknet的深度和宽度都得到了优化,可以更好地适应目标检测任务的需求。同时,YOLOv5还使用了一些其他的技巧,如PANet和SPP模块等,进一步提高了模型的性能。
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