CSPNet全称是Cross Stage Partial Network，主要从一个比较特殊的角度切入，能够在降低20%计算量的情况下保持甚至提高CNN的能力。CSPNet开源了一部分cfg文件，其中一部分cfg可以直接使用AlexeyAB版Darknet还有ultralytics的yolov3运行
原创
2021-12-29 17:21:47
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一、简介CSPNet：Cross Stage Partial Network，跨阶段局部网络作用：从网络设计角度来缓解以前推理时需要很大计算量的问题推理计算过高的原因：由于网络优化中的梯度信息重复导致的！cspnet解决方式：通过将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，在减少了计算量的同时可以保证准确率。CSPNet是一种处理的思想，可以和ResNet、ResNeXt和DenseNet结合。图是cs
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2024-06-05 07:47:37
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YOLOv11 的 Backbone 基于 CSPNet 的改进版本，通过引入 C3K2 模块、C
当将DarkNet53的深度特征提取能力与CSPNet的高效计算方式结合时，CSPDarkNet53能够在确保深度和复杂特征提
原创
2024-06-20 17:48:47
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文章目录Mosaic data augmentationDropBlockLabel Smoothing损失函数遇到的问题GIOUDIOUCIOUbag of specials(bos)SPPNet(Spatial Pyramid Pooling)CSPNet(Cross Stage Partial Network)CBAMSAMPAN（Path Aggregation Network)激活函数
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2024-08-22 11:37:05
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针对C3模块，其主要是借助CSPNet提取分流的思想，同时结合残差结构的思想，设计了所谓的C3 Block，这里的CSP主分支梯
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2023-07-12 15:17:13
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论文：CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN. Chien-Yao Wang,Hong-Yuan Mark Liao,I-Hau Yeh...摘要 NN在CV领域取得了很大的成功，然而这个成功依赖于巨大计算量，不利于在移动设备上部署。本文提出了Cr
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2024-08-27 17:11:36
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前言： 这是2022年第一个关于YOLO的改版，该版本由百度提出，称之为YOLOE，是目前各项指标sota的工业目检测器，性能sota且部署相对友好。该检测器的设计机制包括：Anchor free无锚盒机制可扩展的backbone和neck，由CSPRepResStage(CSPNet+RMNet)构成使用Varifocal Loss(VFL)和Distribution focal loss(DF
文章目录一 YOLOv5网络架构与组件1.1 Focus模块1.2 CSPNet模块1.3 SPP (Spatial Pyramid Pooling)1.4 PANet（Path-Aggregation Network）二 YOLOv5代码2.1 激活函数及代码2.2 网络组件代码池化自动扩充标准卷积：conv+BN+SiluBottleneck模块CSP模块SPP模块 空间金字塔池化Focus
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2024-03-28 17:09:59
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文章目录一、网络结构1、主干网络（backbone）1.1 BottleNeck1.2 CSPnet1.3 Focus结构1.4 Silu激活函数1.5 SPP结构1.6 整个主干（backbone）实现代码2、FPN（特征金字塔）3、利用Yolo Head获取预测结果二、预测结果的解码1、预测框和先验框（anchor）的解析2、得分筛选与非极大抑制（NMS）三、解析Yolo Loss1、IoU
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2024-05-11 16:48:25
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1. yolov4网络整体结构yolov4的网络组成模块： Backbone: CSPDarknet53 Neck: SPP, PAN Head: YOLOv3下图是yolov4的整体结构：2. CSPDarknet53主网络架构CSPDarknet53网络是在Darknet53的基础上加入CSP。我们先了解一下CSPNet网络，CSP全称Cross Stage Partial，它可以增强CNN的
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2024-05-31 00:33:26
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作者丨陈e【导语】 这是2022年第一个关于YOLO的改版，该版本由百度提出，称之为YOLOE，是目前各项指标sota的工业目检测器，性能sota且部署相对友好。1、设计机制该检测器的设计机制包括：Anchor free无锚盒机制可扩展的backbone和neck，由CSPRepResStage(CSPNet+RMNet)构成使用Varifocal Loss(VFL)和Distribution f
CSPNetCSPNet全称是Cross Stage Partial Network，主要从一个比较特殊的角度切入，能够在降低20%计算量的情况下保持甚至提高CNN的能力。CSPNet开源了一部分cfg文件，其中一部分cfg可以直接使用AlexeyAB版Darknet还有ultralytics的yolov3运行。增强CNN的学习能力：现有的CNN在轻量化后，其精度大大降低，因此本文希望
YoloV5入门学习一、 Yolov5的配置与安装1、电脑配置2、Anaconda环境配置3、Pytorch环境配置4、Yolov5的安装5、依赖库安装及测试6、简单样例的运行6.1数据集处理6.2训练6.3识别二、Yolov5原理1、单阶段检测2、网格单元3、Anchor Boxes（锚定框）4、预测输出5、类别预测6、非极大值抑制（NMS）7、Backbone 网络1. **CSPNet 结
前言一个月内Amusi整理了目标检测（ObjectDetection）较为值得关注的论文：一文看尽10篇目标检测最新论文（SpineNet/AugFPN/LRF-Net/SABL/DSFPN等）一文看尽16篇目标检测最新论文（ATSS/MnasFPN/SAPD/CSPNet/DIoULoss等）恰逢2019年即将结束，本文再次更新近期值得关注的最新检测论文。这次分享的paper将同步推送到gith
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2021-01-29 22:46:52
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目录【1】多方向目标检测：水平边界框上的滑动顶点【2】SM-NAS：结构到模块的神经体系结构搜索以进行目标检测【3】基于PSNet和边框回归的弱监督目标检测(WSOD)【4】带有可见IoU和Box Sign预测器的遮挡性行人检测【5】CSPNet：可以增强CNN学习能力的新型Backbone【6】ReBiF：残差双融合特征金字塔网络，用于精确的Single-shot目标检测...
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2021-08-13 09:47:20
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目录YOLOV5结构CSPDarknet的五个重要特点YOLOv5主干构建初始化方法focus网络结构——特征提取SiLU激活函数CSPNet结构残差网络SPP结构FPN加强特征提取网络 利用YOLO HEAD获得预测结果 yolov5的解码过程预测过程非极大抑制YOLOV5结构整个YoloV5可以分为三个部分，分别是Backbone，FPN以及Yolo Head。Backbo
Scaled YOLOv4 模型最主要的贡献在于通过理论系统分析和实验证了模型缩放的原则，进一步拓展了 CSPNet 方法，并基于此设计了一个全新的 Scaled-YOLOv4，Scaled-YOLOv4 网络的卷积模块都有使用 CSP。总的感觉就是针对不同的 GPU 平台，根据作者分析出来的模型缩放理论，且符合一些原则的情况下，选择不同的模型宽度和深度参数，并让模型更深更宽。
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2023-01-04 16:11:22
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YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53（C3）和SPPF模块。一、yolov5CSPNet被提出的主要目的是为了保证在模型检测和识别精度没有下降的情况下，减少计算量，提高推理速度。它的主要思想是通过分割梯度流，使梯度流通过不同的网络路径传播。通过拼接和过渡等操作，从而实现更丰富的梯度组合信息。CSP组件 （5.0版本） C3组件 （6.
从零复现PyTorch版（与行人车辆检测实战）（2）Yolov4网络结构和代码构建（1）1. 项目介绍Yolov4 网络结构和组件 Yolov3的回顾，Yolov4的整体框图介 绍，各个子模块的具体含义Backbone CSPNet等最新的提升性能技术Neck FPN+PANNET自顶向下+自低向上双 向多尺度融合， SPP金字塔池化Yolo Head 头部的DECODE和ENCODE过程，和 Y
