深入浅出之核心模块简介（YOLO）

已于 2025-04-07 15:02:06 修改
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分类专栏： 深度学习目标检测(YOLO)专栏 深度学习目标检测 # 目标检测（理论） 文章标签： YOLO python 深度学习
于 2025-04-05 20:39:16 首次发布
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深入浅出之CSPBlock模块（YOLO）
浩瀚之水的专栏
09-19 5774
YOLO CSPX模块是YOLO系列算法中的一个重要组成部分，它通过跨阶段部分连接的方式减少了计算量，同时保证了模型的准确率。在YOLOv4及后续版本中，CSPX模块被广泛应用于主干网络和Neck结构中，为模型提供了强大的特征提取和融合能力。
深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）
浩瀚之水的专栏
01-24 971
Convolutional Block Attention Module（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。
深入浅出之CBR模块、CBL模块、CBM和CBS模块（YOLO）
浩瀚之水的专栏
09-18 9864
CBM和CBL作为YOLOv4网络结构中的基本组件，各自具有独特的激活函数，分别用于增强网络的非线性能力和防止神经元死亡。它们在YOLOv4的网络中相互配合，共同构成了强大的特征提取和学习能力。在实际应用中，这些组件的选择和优化对于提升YOLOv4的性能至关重要。
CBR模块、CBL模块、CBM和CBS模块（yolo）
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m0_49699378的博客
02-28 1010
Mish激活函数的公式为f(x)=x⋅tanh(log(1+ex))，它相比其他激活函数（如ReLU、Leaky ReLU等）在保持梯度稳定性的同时，能够更好地捕捉输入数据的微小变化。：引入非线性因素，使得网络能够学习到复杂的模式。Leaky_relu激活函数允许小梯度值的通过，避免了ReLU激活函数在输入小于0时梯度为0的问题，从而提高了网络的训练效果。：SiLU激活函数的公式为silu(x)=x⋅sigmoid(x)，它是swish激活函数的一个变体，具有平滑、非单调的特性，有助于缓解梯度消失问题。
深入浅出之Focus模块（YOLO）
浩瀚之水的专栏
09-21 2394
‌‌是一种在任务中使用的网络结构，特别是在和等目标检测模型中发挥了重要作用。具体来说，Focus网络结构在实现上，通过将图像分成四块，分别对应原始图像的行和列上间隔取像素，然后将这四个独立的特征层进行堆叠。在YOLOv5中，此外，YOLOX中也采用了类似的Focus网络结构，并结合其他技术如等，进一步提升了模型的性能。总的来说，Focus网络结构是一种有效的降低计算复杂度的技术，通过将空间信息转换为通道信息的方式，提高了目标检测模型的效率和准确性。
深入浅出之DecoupledHead模块（YOLO）
浩瀚之水的专栏
09-19 2060
首先，你需要有一个YOLO的基础网络结构，这通常是一个卷积神经网络（CNN），用于提取图像的特征。YOLOv5通常使用CSPDarknet53作为骨干网络。
深入浅出之 ELAN（YOLO）
浩瀚之水的专栏
09-23 7286
ELAN是一种高效的层聚合网络结构，它通过特定的方式将不同层的特征信息进行融合，以增强模型对目标特征的学习能力。
深入浅出之SPP、SPPF、SPPCSPC与ASPP模块（YOLO）
浩瀚之水的专栏
09-18 2万+
YOLOv4中的SPP模块是一个重要的组成部分，它通过融合不同尺度大小的特征图来增强网络的特征提取能力。SPP的引入使得YOLOv4能够更好地适应不同大小的输入图像，并提取出更加丰富的特征信息，从而提高目标检测的精度和泛化能力。
深入浅出之RepConv与RepBlock(YOLO)
浩瀚之水的专栏
09-21 6080
RepBlock没有一个标准的定义，但我们可以假设它是一个包含多个层（可能是RepConv层、普通卷积层、激活函数等）的块，这些层以某种方式组合在一起以提高模型的性能。def __init__(self, in_channels, out_channels, ...): # 其他参数根据具体需求定义# 定义块内的层self.conv1 = RepConv(in_channels, out_channels // 2, ...) # 假设使用RepConv# 可以添加更多层，如池化层、归一化层等。
深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解_江南研习社-优快云博客_深入浅
08-04
【深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解】 Yolo（You Only Look Once）系列是目标检测领域非常热门的算法，从Yolov3到Yolov4、Yolov5，再到最新的Yolox，这一系列算法在不断提升目标...
深入浅出Yolo系列之核心基础知识完整讲解.pdf
06-14
### 深入浅出YOLO系列之核心基础知识完整讲解 #### 1. 论文汇总 - **YOLOv3**: - **论文名称**：《YOLOv3: An Incremental Improvement》 - **论文链接**：[https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf]...
深入浅出之Resnet网络
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09-13 2万+
ResNet（Residual Network，残差网络）是一种由微软亚洲研究院提出的深度神经网络结构，其核心在于通过残差连接（residual connections）解决了深层网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得网络可以训练得更深，性能更强。
深入浅出之FPN （Feature Pyramid Networks for Object Detection）网络
浩瀚之水的专栏
09-15 1万+
FPN网络是在2017年的CVPR会议上提出的，主要目的是通过特征融合的方式，在不显著增加计算量的情况下，提升多尺度目标的检测性能，尤其是对小目标的检测能力。它通过构建多尺度特征金字塔，将高层特征图的语义信息与低层特征图的空间信息进行融合，生成具有丰富多尺度信息的特征表示。
深入浅出之C2F模块(YOLO)
浩瀚之水的专栏
10-21 1万+
综上所述，C2f模块是YOLOV8中一个重要的组成部分，它通过引入Bottleneck设计理念和多卷积层的处理流程，以及ELAN思想和Split操作等改进与优化措施，有效地提高了模型的目标检测性能和准确率。在实际应用中，可以利用C2f模块来改进目标检测模型的表现力，进一步优化模型的性能。YOLOv8之C2f模块——与YOLOv5的C3模块对比-优快云博客YOLO组件之C2f模块介绍-优快云博客。
深入浅出之深度可分离卷积
浩瀚之水的专栏
09-26 7700
卷积核是一个小的矩阵（或张量），其大小通常是奇数（如3x3、5x5等），用于在输入特征图上进行滑动窗口操作。
YOLO算法全家桶（YOLOV1~YOLOV12）
浩瀚之水的专栏
09-10 7212
YOLOV1作为目标检测领域的开创性模型，以其独特的设计理念和高效的检测性能赢得了广泛的关注和应用。尽管存在一些不足之处，但YOLOV1为后续的YOLO系列模型奠定了坚实的基础，推动了目标检测技术的不断发展。YOLOv6专注于提供极致的检测精度和推理效率，适用于自动驾驶、安防监控等多种领域。它支持模型训练、推理及多平台部署等全链条的工业应用需求，并在网络结构、训练策略等算法层面进行了多项改进和优化。Backbone。
深入浅出之ONNX文件
浩瀚之水的专栏
10-17 7059
随着深度学习技术的快速发展，越来越多的企业和个人投入到AI研究与应用中。然而，不同的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）之间缺乏统一的模型格式，导致模型在不同框架之间的迁移变得困难。为了解决这个问题，ONNX应运而生，它定义了一组通用的算子集、一系列用于构建深度学习模型的模块以及一种通用的文件格式，使得AI开发人员能够将模型与各种框架、工具、运行时和编译器一起使用。开放神经网络交换 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一套表示深度神经网络模型。
前向传播与反向传播公式推导与实例说明
浩瀚之水的专栏
09-15 5301
​步骤​前向传播​反向传播​目的生成预测结果，计算损失计算参数梯度，用于优化​关键计算线性变换（z=Wa+b） + 激活函数链式法则（误差项 δ 反向传播） + 梯度计算（∂L/∂W）​依赖变量输入数据、当前参数前向传播保存的激活值（a）和中间结果（z）​数学工具矩阵乘法、激活函数应用矩阵转置、哈达玛积（⊙）
深入浅出YOLObile目标检测与OpenCV dnn模块实践
针对以上内容，本压缩文件中的资源应当提供了如何使用OpenCV的深度神经网络（dnn）模块实现YOLObile（一个YOLO系列算法的变体）进行目标检测的完整示例代码或教程。OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，...
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