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wordpress搭建购物网站,网店运营基础知识,代理推广平台,商业网站教程卷积层的理解,通过云端服务器训练模型,模型构建的重要性,针对极低像素的处理,模型训练召回率提高技巧,卷积层2,4,8,16,32的小模型与大模型的理解 一.关于backbone,neck,head深入理解 1,backbone的主要组成部分是sppf和conv,这是backbone的核心,其中yolov5和yolov8…

卷积层的理解,通过云端服务器训练模型,模型构建的重要性,针对极低像素的处理,模型训练召回率提高技巧,卷积层2,4,8,16,32的小模型与大模型的理解

一.关于backbone,neck,head深入理解

1,backbone的主要组成部分是sppf和conv,这是backbone的核心,其中yolov5和yolov8的本质区别其实就是卷积层的不同yolov5采用的是c3的卷积,而yolov8则是c2f的卷积如图所示:

C3

C2F

如图可以看到不同点在于C3是在CBS(Conv2D+BatchNorm+SiLu)(卷积层,批量归一化,激活函数)将特征图 Split 后,一部分经过多个 Bottleneck(通常为 1~3 个,取决于模型规模),另一部分直接连接,最后通过ConcatAdd融合.

而yolov8进行了创新,取消了一个CBS,而是更新了c2f,cbs之后进行split分层进行三层BottleNeck特征提取,这是针对于两者不同的理解.

SPP

http://www.dtcms.com/wzjs/353293.html

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