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yolov5 6.0版本CSP2_1作用

时间: 2024-04-10 19:19:04 浏览: 96

YOLOV5-ti-lite 目标检测模型

YOLOV5-ti-lite 目标检测模型该存储库基于 ultralytics/yolov5。根据 Ultralytics 的官方自述文件，YOLOV5 是一个目标检测器系列，与 YOLOV3 有以下主要区别： Darknet-csp 骨干网而不是普通的暗网。将复杂性降低 30%。 PANet 特征提取器而不是 FPN。更好的盒子解码技术基于遗传算法的锚框选择。几种新的增强技术。例如，马赛克增强 YOLOV5-ti-lite 是 TI 的 YOLOV5 版本，用于高效的边缘部署。选择此命名约定是为了避免与 Ultralytics 未来发布的 YOLOV5-lite 型号发生冲突。以下是从 yolov5 获取 yolov5-ti-lite 所做的更改的简要说明： YOLOV5 引入了一个焦点层作为网络的第一层。这取代了 YOLOv3 中存在的前几个重卷积层。它将 n/w 的复杂性降低了 7%，将训练时间降低了 15%。但是，焦点层中的切片操作不是嵌入友好的，因此我们将其替换为轻量级卷积层。以下是从 YOLOv3 到 YOLOv5 再到 YOLOv5-ti-lite 的变化

Yolov5 6.0版本中的CSP2_1是一种新型的卷积神经网络模块，它的作用是改善模型的性能和效率。具体来说，CSP2_1模块采用了Cross Stage Partial连接技术，使得前后两个卷积层之间的特征图进行部分连接，从而减少了参数量和计算量，提高了模型的速度和精度。另外，CSP2_1模块还采用了多尺度特征融合技术，可以更好地处理不同大小和分辨率的目标。因此，CSP2_1模块可以有效地提升Yolov5模型的检测性能和效率。

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