yolov5 backbone SiLU激活函数
时间: 2023-09-21 09:13:47 浏览: 49
对的,YOLOv5采用的是SiLU(Swish-1)激活函数作为骨干网络中的激活函数。SiLU函数是一个可微分的非线性函数,其形式为:f(x) = x * sigmoid(x)。相比于ReLU函数,SiLU函数在保持非线性的同时,具有更加平滑的导数,因此可以更有效地传播梯度信息,从而提高模型的性能。此外,SiLU函数还具有更好的数值稳定性和鲁棒性,适用于大规模深度学习任务。
相关问题
yolov5 backbone l-relu激活函数
在 YOLOv5 中,backbone 网络采用的是 CSPDarknet53 架构,其中包含了多个卷积层。对于这些卷积层,激活函数使用的是 LeakyReLU(LReLU),其定义为:
$$
LReLU(x) = \begin{cases}
x & \text{if}\ x > 0 \\
\alpha x & \text{otherwise}
\end{cases}
$$
其中 $\alpha$ 是一个小于 1 的常数,通常取值为 0.1。LReLU 比传统的 ReLU 函数更加稳定,可以缓解神经元死亡的问题。在 YOLOv5 中,CSPDarknet53 的每个卷积层都采用了 LReLU 激活函数。
介绍一下YOLOv5 Backbone
YOLOv5 Backbone 是一种深度学习模型的架构,它是基于卷积神经网络的一种算法,用于目标检测和图像分割任务。它的主要特点是快速、高效、准确,能够在实时场景中实现高精度的目标检测。YOLOv5 Backbone 采用了一种新的网络结构,称为CSPNet,它可以有效地减少模型的计算量和参数数量,从而提高模型的速度和精度。此外,YOLOv5 Backbone 还采用了一种新的数据增强技术,称为Mosaic,它可以将多张图片拼接在一起,从而增加训练数据的多样性,提高模型的泛化能力。