CSPNet

CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN（2019）

文章目录-Abstract1Introduction2Relatedworkformerwork3Method3.1CrossStagePartialNetwork3.2ExactFusionModel4Experiments5Conclusion原文链接源代码-梯度信息重用（有别于冗余的梯度信息）可以减少计算量和内存占用提高效率，但会降低精度（可能是因为重用梯度信息带来的近似误差）Abstrac
怎么全是重名·2023-12-16 08:33

目标检测 pytorch复现Yolov5目标检测项目

目标检测pytorch复现Yolov5目标检测项目混淆矩阵AP计算置信度原理模型转换成ONNX文件目标回归框网络模型的深度与宽度设置因子yolov5网络架构Focus模块CSPNet模块SPP模块数据集配置文件模型配置文件损失函数
郭庆汝·2023-11-12 05:25

Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network 论文笔记

Scaled-YOLOv4:ScalingCrossStagePartialNetwork论文链接：https://arxiv.org/abs/2011.08036一、ProblemStatementCSPNet的作者用其CSPNet
Tianchao龙虾·2023-11-04 20:37

Cross Stage Partial Network(CSPNet)

CrossStagePartialNetwork(CSPNet)一.论文简介降低计算量，同时保持或提升精度主要做的贡献如下(可能之前有人已提出)：提出一种思想，特征融合方式(降低计算量的同时保证精度)二
影醉阏轩窗·2023-11-04 20:35

Yolo-v4的CSPNet(Cross Stage Partial Network)

CSPNet介绍：计算机视觉的任务很依赖昂贵的计算资源，提出了跨阶段局部网络（CSPNet）解决以往工作中需要大量推理计算的问题。
gwy2018·2023-11-04 20:30

CSPNet（CrossStagePartialNetworks）

目录1、论文思想2、论文方法论文：原论文1、论文思想这篇论文主要是解决，网络计算量大的问题提出一种新的特征融合的结构，来降低计算量同时又可以保持甚至提升精度。2、论文方法CSP模块结构如上图左图是原始的Densenet,右是CSPDensenet.CSP的核心思想就是将输入按channel切分成两个part,两个分支具体的实现方式可以自己设计，我理解是其中一个分支可以经过复杂的结构（Densene
月亮299·2023-11-04 20:28

CSPNet

YOLOv4中的backbone使用的是CSPNET,还是得到了AlexAB大神的认可的。同时，轻量化以及神经网络表达能力一直是研究的热点，本文也是在此范畴。因此本文对其原始论文进行解读。
Bruce_0712·2023-11-04 20:28

CSPNet: Cross Stage Partial Network

文章目录CSPNet能解决的问题梯度如何被重复计算CSPNet网络结构CSPDenseLayerPartialtransitionlayer与ResNet网络的集成EFM,ExactFusionModel
新兴AI民工·2023-11-04 20:57

YOLOV4简介

4.CSPX：借鉴CSPNet网络结构，由三个卷积层和X个Res
奋斗_蜗牛·2023-11-02 16:41

YoloV8改进策略：轻量级Slim Neck打造极致的YoloV8

官方结果源码改进方法测试结果总结摘要论文链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2206/2206.02424.pdf作者研究了增强CNN学习能力的通用方法，例如DensNet、VoVNet和CSPNet
静静AI学堂·2023-09-04 03:14

YOLOv3和YOLOv5的区别

但是，它们也有一些不同之处，主要体现在以下几个方面：网络结构：YOLOv3使用Darknet-53作为主干网络，YOLOv5使用CSPNet作为主干网络。
babyai997·2023-07-15 18:17

图像处理实战02-yolov5目标检测

YOLOv5采用了一种新的架构，它包括一个基于CSPNet(CrossStagePartialNetwork)的主干网络以及一系列改进的技巧，如多尺度训练、数据增强、网络混合精度训练等，从而实现了更快的检测速度和更好的检测精度
liaomin416100569·2023-06-16 09:59

yolo-v4

：一些数据增强的方法三：自提议四：dropout普通的dropoutyolov4的dropblock五：Labelsmothing标签平滑六：GIOU，DIOU，CIOU七：对网络结构的改进Spp结构Cspnet
QTreeY123·2023-06-10 03:33

【动手学PaddlePaddle2.0系列】CSP网络结构实战

【动手学PaddlePaddle2.0系列】CSP网络结构实战0理论介绍  CrossStagePartialNetwork(CSPNet)就是从网络结构设计的角度来解决以往工作在推理过程中需要很大计算量的问题
Mowglee·2023-04-13 12:59

目标检测——Yolov4

文章目录Bagoffreebies(BOF)数据增强网络正则化的方法类别不平衡，损失函数设计Bagofspecials(BOS)SPPNet(SpatialPyramidPooling)CSPNet（CrossStagePartialNetwork
zyw2002·2023-04-12 03:46

【目标检测论文阅读笔记】Multi-scene small object detection with modified YOLOv4

在常规的跨阶段局部网络（CSPNet）的“ADD”和“Concat”层之后，增加了一种混合注意力模块
YoooooL_·2023-04-10 09:27

经典卷积神经网络详解（AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、CSPNet、Darknet、EfficientNet、SqueezeNet..）

文章目录经典网络LeNet:基础图像识别网络(1998)AlexNet：深度卷积网络（2012）ZFNet：大型卷积网络(2013)VGGNet：使用块的网络(2014)NiN：网络中的网络（2014）GoogLeNet:含并行连接的网络(2014)ResNet:残差网络（2015）DenseNet:稠密连接网络（2017）Darknet-19（2016）Darknet-53（2018）Effic
zyw2002·2023-04-04 21:31

论文阅读：CSPNet: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN

文章目录1、论文总述2、深度可分离卷积的局限性3、CSPNet用于目标检测时关注的3个问题4、CSPNet用在denseNet上时的对比示意5、Real-timeobjectdetector的现阶段发展情况
贾小树·2023-03-30 18:48

论文（四）YOLOv4解读及一些思考

2.作者为啥要参考2019年的CSPNet，采用CSP模块？
weixin_40227656·2023-02-25 21:06

yolov5 VS yoloX VS yolov8

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。
Azure1120·2023-02-04 08:56

PP-YOLOE详解

该检测器的设计机制包括：Anchorfree机制可扩展的backbone和neck，由CSPRepResStage(CSPNet
秋水 墨色·2023-02-02 13:18

深度学习：CSPNet

深度学习：CSPNet前言解决的问题Method目前主流网络存在的问题PartialDenseBlockPartialTransitionLayerExactFusionModel实验前言CSPNet是作者
HanZee·2023-01-31 19:39

CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN的一些理解

摘要以往目标检测的backbone需要更多的计算资源，作者提出的跨阶段局部连接在不减少精度的前提下可以减少20%的计算量，CSPNet可以去取代以ResNet，ResNext和DenseNet为backbone
liiiiiiiiiiiiike·2023-01-16 09:39

CSPNET详解

CSPNET:ANEWBACKBONETHATCANENHANCELEARNINGCAPABILITYOFCNN神经网络已经使最先进的方法在计算机视觉任务上取得了令人难以置信的结果，如物体检测。
北京纯牛奶·2023-01-16 09:08

CSPNet网络

CSPNet网络一、提出原因二、CSPNet结构分析2.1DenseNet2.2跨阶段局部DenseNet2.3局部稠密块2.4局部传输层一、提出原因CSPNet是从网络结构体系角度提出的跨阶段局部网络
百度森森·2023-01-16 09:38

【网络结构设计】6、CSPNet | 一种加强 CNN 模型学习能力的主干网络

文章目录一、背景二、方法2.1DenseNet网络结构2.2CrossStagePartialDenseNet2.3将CSPNet和其他结构结合三、效果论文：CSPNet:AnewbackbonethatcanenhancelearningcapabilityofCNN
呆呆的猫·2023-01-16 09:07

论文笔记（十二）【CSPNet】CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN

目录1，参考2，CSPNet介绍3，CSPNet的贡献4，CSPNet的结构5，CSP思想的应用6，FPN设计/ExactFusionModel7，总结1，参考YOLOv4之CSPNet深度学习_经典网络
CV-杨帆·2023-01-16 09:36

CSPNet 论文学习

本文从网络结构的角度出发，提出了跨阶段局部网络（CSPNet），缓解之前的方法对高计算成本的依赖。作者认为，网络优化过程中存在大量重复的梯度信息。
calvinpaean·2023-01-16 09:36

论文笔记之CSPNet

本文从网络体系结构的角度出发，提出了跨阶段局部网络（CSPNet）来解决以往工作中需要大量推理计算的问题。本文将问题归结为网络优化中的重复梯度信息。所提出的网络
To_1_oT·2023-01-16 09:36

深度学习之CSPNet分析

目录一、提出原因二、CSPNet结构分析1、基本思想2、对比实验：3、综述设计思想一、提出原因CSPNet是从网络结构体系角度提出的跨阶段局部网络，主要有以下几个目的：（1）增强CNN的学习能力，并且在轻量化的同时保持准确性神经网络推理过程中计算量过高是网络优化中的梯度信息重复所导致的
tt丫·2023-01-16 09:04

YoloV5目标检测系统【详解】

文章目录一、网络结构1、主干网络（backbone）1.1BottleNeck1.2CSPnet1.3Focus结构1.4Silu激活函数1.5SPP结构1.6整个主干（backbone）实现代码2、F
全息数据·2023-01-09 22:50

【深度学习基础】CSPNet——PyTorch实现CSPDenseNet和CSPResNeXt

【深度学习基础】CSPNet——PyTorch实现CSPDenseNet和CSPResNeXt1论文关键信息1.1CSP结构1.2关于PartialTransitionLayer2pytorch实现CSP-DenseNet
Cai Yichao·2022-12-30 08:20

YOLOV5学习笔记（三）——网络组件详解

目录1各模块的作用1.1Focus：减少运算量编辑1.2CSPNet跨阶段局部网络1.3SPP空间金字塔池化1.4PANet2损失函数2.1类别预测2.2定位损失2.2.1GIOULOSS2.2.2DIOULOSS2.2.3CIOULOSS2.2.4
桦树无泪·2022-12-28 13:36

YOLO系列-yolov4

MosaicdataaugmentationDropBlockLabelSmoothing损失函数遇到的问题GIOUDIOUCIOUbagofspecials(bos)SPPNet(SpatialPyramidPooling)CSPNet
dzm1204·2022-12-22 10:44

VOVNET代码分析

在加入CSPNET时候使用效果也不好，因此看源码，发现使用OSA模块时候他的最大池化层下采样不可以在CSPNET中的bottleneck使用，会降低分辨率，发现有一个1X1CONV被我忽略了。
学渣265·2022-12-11 20:21

【目标检测算法】YOLO-V5网络框架与代码分析

文章目录一YOLOv5网络架构与组件1.1Focus模块1.2CSPNet模块1.3SPP(SpatialPyramidPooling)1.4PANet（Path-AggregationNetwork）
三木今天学习了嘛·2022-12-10 01:26

深度学习目标检测综述学习

）OpenImage3.2、指标4、backbone架构（骨干架构）4.1、AlexNet4.2、VGG4.3、GoogleNet/Inception4.4、ResNet4.5、ResNeXt4.6、CSPNet4.7
webwow·2022-12-06 12:58

ResNeXt、DenseNet、CSPNet网络模型总结

开源代码：https://github.com/xxcheng0708/Pytorch_Image_Classifier_TemplateResNeXt在网络架构设计层面，常见的几种提升网络性能的方法：网络的宽度width：每层卷积的输出通道数网络的深度depth：网络的层数网络的分辨率resolution：输入图像的分辨率大小网络的增长率growth：随着层数的增加，每层卷积输出通道数的增长比例
胖胖大海·2022-12-05 14:01

CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: CSPNet

CV经典主干网络(Backbone)系列:CSPNet作者：Chien-YaoWang等发表时间：2019Paper原文：CSPNet:ANewBackbonethatcanEnhanceLearningCapabilityofCNN
kuweicai·2022-12-02 10:47

B-神经网络模型复杂度分析

，模型内存访问代价计算卷积层MAC计算四，一些概念双精度、单精度和半精度浮点计算能力硬件利用率(Utilization)五，参考资料前言现阶段的轻量级模型MobileNet/ShuffleNet系列、CSPNet
嵌入式视觉·2022-12-01 01:40

（六）YOLO-V4算法改进解读

间接增加了batchsize，提高效率2.CIOU损失函数3.SOFTNMS极大值抑制的策略从直接剔除改为降低分数，有效解决目标覆盖误检4.SSPNet将初始不同大小的特征图通过池化调整到统一大小后叠加5.CSPNet
林十六要努力·2022-11-27 15:44

Yolo X目标检测系统【详解】

文章目录一、网络结构1、主干网络（backbone）1.1BottleNeck1.2CSPnet1.3Focus结构1.4Silu激活函数1.5SPP结构1.6整个主干网络（backbone）实现代码2
全息数据·2022-11-24 15:37

YOLO_v6讲解

RepPANNeck四：EfficientDecoupledHead五：Anchor-free无锚范式六：SimOTA七：SIoU八：总结一：创新点YOLOv5/YOLOX使用的Backbone和Neck都基于CSPNet
江南綿雨·2022-11-22 16:56

目标检测之YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

主干网络CSPDarknet和Focus3.DecoupledHead解耦头4.SimOTA1.主干网络CSPDarknetyolov3中使用的是Darknet53，CSPDarknet是在其基础上，借鉴CSPNet
Diros1g·2022-11-22 15:47

YOLOV4-综述

CSPDarknet53网络的改进主要是分为两点：（1）采用CSPNET网络融合Darknet53网络，也就是在残差块的部分采用CS
daweq·2022-11-22 07:12

YOLOv5-v6.0学习笔记

YOLOv5-v6.0学习笔记1.网络结构1.1Backbone1.1.1Conv模块1.1.2Focus模块1.1.3CSPDarkNet531.1.3.1CSPNet1.1.3.2Bottleneck
奔跑的chanchanchan·2022-11-19 08:14

Yolov5

CSP1_X：借鉴CSPNet网络结构，该
与光i·2022-11-16 18:54

CVPR2020 CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN

CVPR2020CSPNet:ANewBackbonethatcanEnhanceLearningCapabilityofCNN论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.方法3.1CrossStagePartialNetwork3.2ExactFusionModel4
Laughing-q·2022-11-01 14:45

yolov5目标检测算法研究之参考资料

CSP网络架构深度学习之CSPNet分析_tt丫的博客-CSDN博客_cspnet结构深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。
xidaoliang123·2022-09-14 07:51

目标检测——关键点检测学习记录（一）：图像识别与检测

1.1WhyCNNforImage1.2ConvolutionalNeuralNetworks（CNNs）1.3ConvolutionLayer1.4PoolingLayer1.5Flatten2.从VGG到CSPN2.1ResNet2.2DenseNet2.3CSPNet3
狸狸Arina·2022-09-01 07:52
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