CV 经典主干网络 (Backbone) 系列: CSPNet

CSPNet

• 引言
• 1.模型介绍
• 2. CSPNet的优点
• • 2.1 减少了模型的参数量和FLOPS数值
  • 2.2 解决了梯度信息的重复问题
• 2.3 减少内存流量
• 3. 融合策略
• 总结

引言

对于��统深度学习，总是想达到一个增加速度同时精度提高的效果。而CSPNet的出现，告诉人们：这是可能的！
CSPNet解决了其他大型卷积神经网络框架Backbone中网络优化的梯度信息重复问题，将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中，因此减少了模型的参数量和FLOPS数值，既保证了推理速度和准确率，又减小了模型尺寸。

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1.模型介绍

在YOLOv4中，使用CSPDarknet53作为Backbone。CSPDarknet53对YOLOv3中使用的Darknet53做了一点改进，借鉴了CSPNet，CSPNet全称是Cross Stage Partial Networks

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