YOLOv5算法进阶改进（3）— 引入深度可分离卷积C3模块 | 轻量化网络

最新推荐文章于 2024-11-25 09:54:03 发布
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分类专栏： YOLOv5：从入门到实战 文章标签： YOLO 深度学习 目标检测 机器学习 计算机视觉 卷积神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_61961691/article/details/134387583
本教程介绍了如何在YOLOv5中引入深度可分离卷积以改进C3模块，实现网络轻量化。通过修改common.py和yolo.py文件，创建和修改自定义yaml配置文件，最终验证和训练，成功减少了模型参数量。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

前言：Hello大家好，我是小哥谈。深度可分离卷积是一种卷积神经网络中的卷积操作，它可以将标准卷积分解为两个较小的卷积操作：深度卷积和逐点卷积。深度卷积是在每个输入通道上分别执行卷积，而逐点卷积是在所有通道上执行卷积。这种分解可以大大减少计算量和参数数量，从而提高模型的效率和准确性。本节课就给大家介绍一下如何在YOLOv5主干网络中引入深度可分离卷积C3模块，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈   

前期回顾：

              YOLOv5算法进阶改进（1）— 改进数据增强方式 + 添加CBAM注意力机制

              YOLOv5算法进阶改进（2）— 引入可变形卷积模块 | 涨点杀器

              目录

🚀1.基础概念

🚀2.改进思想

🚀3.添加步骤

🚀4.改进方法

💥💥步骤1：common.py文件修改

💥💥步骤2：yolo.py文件修改

💥💥步骤3：创建自定义yaml文件

💥💥步骤4：修改自定义yaml文件

💥💥步骤5：验证是否加入成功

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YOLO系列中的C3模块解析2025.5.31
sinat_34897952的博客
05-31 997
摘要： C3模块是YOLOv5的核心组件，融合了CSPNet和残差结构，通过轻量化设计提升模型效率。其结构分为主分支（含Bottleneck堆叠）和旁路分支，最终拼接融合多尺度特征。核心优势包括：1）计算成本低（CSP拆分减少参数量）；2）特征融合能力强（结合深浅层特征）；3）可选残差连接增强鲁棒性。变体如C3TR（加入Transformer）和C3Ghost（轻量化）适配不同场景。实验表明，C3在精度（mAP@0.5达0.856）与速度（120 FPS）间取得平衡，是高效目标检测的关键设计。
YOLOv5算法进阶改进（19）— 在主干网络中引入SAConv | 轻量化的可切换空洞卷积
突然好想你
03-13 639
SAConv是一种用于图像处理和计算机视觉任务的卷积神经网络（CNN）操作，它是在传统的空洞卷积的基础上进行改进的。本文就给大家详细介绍如何在YOLOv5主干网络结构中引入SAConv！~🌈
365天深度学习训练营-第P8周：YOLOv5-C3模块实现
m0_54827939的博客
09-15 1878
总结起来，YOLOv5-C3模块通过多尺度特征融合技术和跨通道信息传递机制来提高特征图的表达能力，进而提升YOLOv5模型的性能和准确性。YOLOv5-C3模块是YOLOv5网络中的一个重要组成部分，其主要作用是增加网络的深度和感受野，提高特征提取的能力。在每个Conv模块之间，还加入了BN层和LeakyReLU激活函数，以提高模型的稳定性和泛化性能。构建C3组成的模块，并将其整合。编写训练函数和测试函数。处理数据并划分数据集。
YOLOv5改进——使用深度可分离卷积轻量化C3
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python_plus的博客
02-23 1万+
YOLOv5改进——使用深度可分离卷积轻量化C3
yolov5c3模块
a05170929的博客
05-12 1768
🍦 参考文章：Pytorch实战 | 第P8周：yolov5c3模块。🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客。🍖 原作者：K同学啊|接辅导、项目定制。二、搭建包含C3模块的模型¶。
2024年最新uniapp和小程序如何分包，详细步骤手把手（图解）_uni分包(1)，1-3年网络安全开发工程师面试经验分享
2301_79985178的博客
05-06 2051
本人从事网路安全工作12年，曾在2个大厂工作过，安全服务、售后服务、售前、攻防比赛、安全讲师、销售经理等职位都做过，对这个行业了解比较全面。最近遍览了各种网络安全类的文章，内容参差不齐，其中不伐有大佬倾力教学，也有各种不良机构浑水摸鱼，在收到几条私信，发现大家对一套完整的系统的网络安全从学习路线到学习资料，甚至是工具有着不小的需求。最后，我将这部分内容融会贯通成了一套282G的网络安全资料包，所有类目条理清晰，知识点层层递进，需要的小伙伴可以点击下方小卡片领取哦！
YOLOv5-C3模块实现
weixin_73067446的博客
01-19 1057
"YOLO5" 是 "You Only Look Once"（你只需看一次）的第五个版本，是一种用于实时目标检测的计算机视觉模型。YOLO模型以其高速和准确性而闻名，它能够在图像或视频中检测多个对象并确定它们的位置。工作原理：是将整个图像划分为网格，并在每个网格上执行对象检测。相较于其他目标检测方法，YOLO的优势在于一次前向传播（单次推断）即可完成对所有目标的检测，使其成为实时应用的理想选择。
YOLOv5算法进阶改进（5）— 主干网络中引入SCConv | 即插即用的空间和通道维度重构卷积
突然好想你
11-28 2076
SCConv是一种用于减少特征冗余的卷积神经网络模块，相对于其他流行的SOTA方法，SCConv可以以更低的计算成本获得更高的准确率。这种模块的设计可以提高卷积神经网络的性能。🌈
YOLOv5算法进阶改进（14）— 即插即用的动态卷积之ODConv | 助力涨点
突然好想你
02-01 563
动态卷积（Dynamic Convolution）是一种用于目标检测的卷积神经网络模块，其中ODConv（Object Detection Convolution）是其一种具体实现。本文将YOLOv5的主干网络中的Conv换成即插即用的动态卷积ODConv，希望大家学习之后能够有所收获~！🌈
YOLOv5算法进阶改进（16）— 更换Neck网络之GFPN（源自DAMO-YOLO）
突然好想你
02-24 1914
GFPN（Global Feature Pyramid Network）是一种用于目标检测的神经网络架构，其核心思想是引入全局特征金字塔，通过多尺度的特征融合来提取更丰富的语义信息。本文所作的改进是将YOLOv5的Neck网络更换为GFPN。
pytorch(八）：YOLOv5-C3模块实现
ali1174的专栏
06-23 2097
●🍨 本文为中的学习记录博客●🍦 参考文章：Pytorch实战 | 第P8天：YOLOv5-C3模块实现(训练营内部成员可读)
使用YOLOv5-C3模块识别图像天气 - P8
Loser
09-22 795
1x1卷积用来操作通道数，此时特征图的大小不变bottleneck先将特征图通道数做压缩然后再还原到输入的通道数深层的卷积神经网络保留多尺度特征的方式有两个：1. 高层特征，低层特征直接相加 2. 高层特征，低层特征堆叠在一起使用的网络有8000万参数量，效果还不如前面的30万参数量的模型，不知道是否有一种粗略的标准，来拟合相同能力的模型参数量和数据量的对应关系。还有一种原因可能是C3模型被YOLO用来做目标检测，多尺度特征捕捉的能力在天气识别任务中可以说是毫无用处。
P8：Pytorch实战：YOLOv5-C3模块实现
weixin_62602550的博客
06-17 1895
YOLOv5 是一种常见的目标检测算法和架构，它基于之前的 YOLO（You Only Look Once）模型进行改进和扩展。最后，经过一系列的瓶颈块之后，两个特征张量被拼接在一起，并通过一个1x1卷积层来融合它们。这样，C3模块的输出特征张量就得到了，可以继续用于后续的处理，例如目标检测头部的操作。它通过使用瓶颈块和1x1卷积层的组合来实现这一目标，并在保持计算效率的同时提高了模型的性能。在YOLOv5中，C3模块是一种重要的组件，它是一种CSP（Cross Stage Partial）瓶颈块。
第P8周：YOLOv5-C3模块实现
最新发布
DLearner的博客
11-25 910
【代码】第P8周：YOLOv5-C3模块实现。
365天深度学习训练营-第P7周：咖啡豆识别
weixin_44954995的博客
11-11 553
- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/62rDKvcrZsisC2INZEqndA) 中的学习记录博客**>- **🍦 参考文章：Pytorch实战 | 第P7周：咖啡豆识别(训练营内部成员可读)**>- **🍖 原作者：[K同学啊|接辅导、项目定制](https://mtyjkh.blog.youkuaiyun.com/)**
第P7周：咖啡豆识别
m0_57273156的博客
11-11 693
第P7周：咖啡豆识别
yolov3--19--一文读懂深度可分离卷积
天明宇朗的博客
12-17 3210
深度可分卷积 MobileNet 的核心层使用了一种称之为 深度可分离卷积的操作来替代传统的标准卷积，减少了卷积核的冗余表达。深度可分离卷积可以被分解为深度卷积和卷积核尺寸为１×１的逐点卷积组合。 可以将产生和组合步骤被分为两步，分别用深度卷积和逐点卷积代替，从而大大减少计算开销。 现在来看深度可分卷积，这在深度学习领域要常用得多（比如 MobileNet 和 Xception）。深度可分卷积...
YOLOv5优化项目：轻量化、加速与部署简易化源码分享
3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：通过训练一个小型的神经网络来模仿一个大型的预训练模型的行为，实现轻量化。 4. 轻量级模块（如MobileNet中的Inverted Residuals）的替换或整合，以替代标准的卷积层。 ...
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