senet融入yolov5中哪些地方改变了
时间: 2023-06-26 21:04:44 浏览: 62
SENet是一种用于图像分类任务的深度神经网络模型,它使用Squeeze-and-Excitation模块来自适应地调整卷积层的权重。在YOLOv5中,作者将SENet模型融入到了骨干网络中,以增强特征提取能力。
具体来说,作者在YOLOv5的骨干网络中使用了CSP(Cross Stage Partial)结构,并在每个CSP块内嵌入SENet模块。这样,SENet模块就可以自适应地调整每个CSP块内卷积层的权重,从而提高特征提取的准确性和鲁棒性。
此外,YOLOv5还采用了一些其他的技巧来改进模型的性能,比如使用Swish激活函数、使用DropBlock正则化方法等。这些改进使得YOLOv5在目标检测任务上取得了更好的表现。
相关问题
senet融入yolov5
在YOLOv5中,作者将SENet融入了网络结构。SENet是一种用于深度卷积神经网络的注意力机制。它通过对输入特征图的通道维度进行自适应的注意力加权,来提高网络的表达能力。在YOLOv5中,作者在每个卷积层后面加入了SE结构,以增强网络对不同特征的关注能力。这种融合的方式使得YOLOv5在目标检测任务上取得了较好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [论文阅读—嵌入 SENet 结构的改进 YOLOV3 目标识别算法](https://blog.csdn.net/weixin_54723793/article/details/117751650)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [主流注意力机制介绍以及如何添加到YOLOV5](https://blog.csdn.net/qq_41627642/article/details/127381209)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
yolov5融入senet改良了哪些部分
Yolov5与Senet的结合主要是在网络的backbone部分进行改进。具体来说,作者在Yolov5的backbone模块中添加了SE模块,即Squeeze-and-Excitation模块,用于增强模型对关键特征的提取能力。
SE模块可以自适应地学习全局特征的权重,从而提高模型在目标检测任务中的性能。在Yolov5中,作者将SE模块加入到CSPDarknet53网络中,形成了CSPDarknet53-SE网络,使得模型在保持高速和高效的同时,能够更好地识别关键特征,进一步提高目标检测的准确率和性能。
总的来说,通过将SE模块融入到Yolov5的backbone中,可以提高模型的表达能力和特征提取能力,从而提高目标检测的性能。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)