yolov5使用了什么网络结构
时间: 2023-12-24 18:02:46 浏览: 28
YOLOv5使用的是一种新型的轻量级网络结构,称为CSP(Cross Stage Partial)Darknet,它在Darknet网络的基础上进行了改进。CSP Darknet网络使用跨阶段部分连接技术,通过将前一阶段的特征图与后一阶段的特征图相加,来增强网络的表达能力和减少计算量。此外,CSP Darknet网络还采用了一些小技巧,如PANet、SPP、SAM等,来增强网络的感受野和提高准确率。总体来说,CSP Darknet网络结构具有轻量、高效、准确等优点,特别适合于移动端和嵌入式设备上的目标检测应用。
相关问题
YOLOV5目标检测网络结构
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,它在YOLOv4的基础上进行了改进,提高了速度和精度。YOLOv5的网络结构可以划分为四个通用模块:输入端、基准网络、Neck网络和Head输出端。
具体来说,YOLOv5的网络结构如下所示:
1. 输入端:接收输入图像,并将其进行预处理,例如缩放、归一化等操作。
2. 基准网络:基准网络是YOLOv5的主干网络,用于提取图像特征。YOLOv5使用CSPDarknet53作为基准网络,它是一种轻量级的Darknet网络结构。
3. Neck网络:Neck网络用于融合不同层级的特征图,以提高目标检测的精度。YOLOv5使用了PANet作为Neck网络,它通过上采样和下采样操作来融合不同层级的特征图。
4. Head输出端:Head输出端用于生成目标检测的结果。YOLOv5使用了YOLOv3的检测头部结构,包括多个卷积层和全连接层,最终输出目标的类别、位置和置信度等信息。
总结起来,YOLOv5的网络结构包括输入端、基准网络、Neck网络和Head输出端,通过这些模块的组合和优化,实现了高效准确的目标检测。
YOLOv5-ESA 网络结构
YOLOv5-ESA是一种基于YOLOv5的改进网络结构,它在YOLOv5的基础上引入了ESA(Efficient Spatial Attention)模块,以提升目标检测性能。下面是YOLOv5-ESA的网络结构介绍:
1. 主干网络:YOLOv5-ESA使用了CSPDarknet53作为主干网络,它是一种轻量级的Darknet网络结构,具有较好的特征提取能力。
2. ESA模块:ESA模块是YOLOv5-ESA的核心改进之一。它通过引入空间注意力机制,增强了网络对目标区域的关注能力。ESA模块包括两个部分:SE(Squeeze-and-Excitation)模块和CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块。SE模块通过学习通道间的关系,自适应地调整通道的重要性,以增强特征表示能力。CBAM模块则结合了通道注意力和空间注意力,进一步提升了特征的表达能力。
3. YOLOv5头部:YOLOv5-ESA采用了与YOLOv5相同的检测头部结构。它包括多个不同尺度的预测层,用于检测不同大小的目标。每个预测层都会生成一组边界框和类别概率,用于目标检测和分类。
通过引入ESA模块,YOLOv5-ESA在保持YOLOv5轻量高效的同时,提升了目标检测的准确性和鲁棒性。