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在神经网络中#xff0c;特别是在深度卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;中#xff0c;“网络早期#xff08;低层#xff09;”、“网络中期#xff08;中层#xff09;”和“网络后期#xff08;高层#xff09;”通常指的是网络结构中…一、神经网络的前中后期
在神经网络中特别是在深度卷积神经网络CNN中“网络早期低层”、“网络中期中层”和“网络后期高层”通常指的是网络结构中不同层级的部分每个部分在特征提取和信息处理方面有其特定的作用和特性。
1. 网络早期低层
在网络的早期阶段插入 MobileViTBv3 可能会对原始图像进行较深层次的处理有助于捕捉更丰富的空间特征。但同时Transformer可能无法充分利用其处理高级语义特征的能力。
2. 网络中期中层
在网络的中间层插入 MobileViTBv3 可能是一个平衡点可以在提取一定级别的特征后利用Transformer的长程依赖捕捉能力。
3. 网络后期高层
在网络的后期阶段插入 MobileViTBv3 会使其处理更抽象的特征有助于捕捉复杂的上下文信息但可能会丢失一些细节信息。 二、插入 MobileViTBv3 模块
在YOLOv5配置中插入 MobileViTBv3 模块需要考虑到模块的功能和网络的整体架构。MobileViTBv3 结合了卷积神经网络CNN和Transformer的特点适合于复杂特征的提取和长程依赖的捕捉。基于这些考虑以下是几个较为合适的的插入位置 主干网络中的中期阶段 例如在 [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] 和 [-1, 6, C3, [256]] 之间。这里MobileViTBv3 可以处理相对抽象的特征并利用其Transformer部分捕捉更复杂的依赖关系。 主干网络后期 在更深的层次例如在 [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] 和 [-1, 9, C3, [512]] 之间。在这个位置MobileViTBv3 将处理高级特征并可能更好地利用Transformer结构处理复杂的场景。 检测头前期 在检测头的初始阶段例如在 [[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]] 之前。这可以使 MobileViTBv3 直接对用于检测的特征进行最后的优化。 三、各类型YOLOv5模型的前中后期划分 以yolov5l.yaml为例
网络前期低层
定位主干网络backbone的开始部分。包含的层 [-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]] # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4作用这些层主要负责捕获基础视觉特征如边缘、纹理等。特征相对简单更多关注细节。
网络中期中层
定位主干网络中的中间部分。包含的层 [-1, 3, C3, [128]][-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8[-1, 6, C3, [256]]作用这些层处理更复杂的特征例如特定的形状和模式。开始从细节特征过渡到更抽象的特征表示。
网络后期高层
定位主干网络的末尾以及检测头head。包含的层 [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16[-1, 9, C3, [512]][-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]][-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9检测头head中的所有层作用这些层负责处理高级别的特征通常与目标检测任务直接相关。在这里特征更加抽象与目标的类别、位置等信息密切相关。
代码实现 MobileViTBv3 模块插入 # YOLOv5 by Ultralytics, AGPL-3.0 license# Parameters
nc: 80 # number of classes
depth_multiple: 1.0 # model depth multiple
width_multiple: 1.0 # layer channel multiple
anchors:- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32# YOLOv5 v6.0 backbone
backbone:# [from, number, module, args][[-1, 1, Conv, [64, 6, 2, 2]], # 0-P1/2[-1, 1, Conv, [128, 3, 2]], # 1-P2/4[-1, 3, C3, [128]],[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], # 3-P3/8[-1, 6, MobileViTBv3, [256]],[-1, 6, C3, [256]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]], # 5-P4/16[-1, 6, MobileViTBv3, [256]],[-1, 9, C3, [512]],[-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]], # 7-P5/32[-1, 3, C3, [1024]],[-1, 1, SPPF, [1024, 5]], # 9]# YOLOv5 v6.0 head
head:[[-1, 1, Conv, [512, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 6], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 13[-1, 1, Conv, [256, 1, 1]],[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, nearest]],[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3[-1, 3, C3, [256, False]], # 17 (P3/8-small)[-1, 1, Conv, [256, 3, 2]],[[-1, 14], 1, Concat, [1]], # cat head P4[-1, 3, C3, [512, False]], # 20 (P4/16-medium)[-1, 3, MobileViTBv3, [512, False]],[-1, 1, Conv, [512, 3, 2]],[[-1, 10], 1, Concat, [1]], # cat head P5 [-1, 3, C3, [1024, False]], # 23 (P5/32-large)[[17, 20, 23], 1, Detect, [nc, anchors]], # Detect(P3, P4, P5)]
