哪 吒
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YOLOv5改进：引入DenseNet思想打造密集连接模块，彻底提升目标检测性能

目录

    • 一、密集连接模块的介绍
      • 1、密集连接的概念
      • 2、密集连接与残差连接的对比
      • 3、DenseNet的结构
    • 二、 YOLOv5中引入密集连接模块的原因
      • 1、密集连接模块对于目标检测的优势
      • 2、密集连接模块对目标检测性能的影响
    • 三、 YOLOv5中密集连接模块的具体实现
      • 1、使用DenseNet的基本单元DenseBlock作为密集连接模块的基本结构：
      • 2、在每个DenseBlock中，将每个卷积层的输出与之前所有卷积层的输出进行拼接，并作为下一个卷积层的输入：
      • 3、在每个DenseBlock之间添加一个Transition层，用于控制模型的复杂度并减少特征图的尺寸：
      • 4、在YOLOv5的特征提取网络中，使用了5个DenseBlock，每个DenseBlock包含了多个卷积层和一个Transition层：

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