yolov5bottleneck
时间: 2025-05-02 21:50:09 浏览: 24
### YOLOv5 Bottleneck 模块详解
#### 1. Bottleneck 的基本概念
Bottleneck 是一种常见的神经网络模块设计模式,在许多现代深度学习框架中被广泛采用。它主要用于减少计算量并提高特征提取效率。在 YOLOv5 中,Bottleneck 模块的核心思想是通过一系列卷积操作来压缩和扩展通道数,从而降低计算复杂度的同时保留重要特征信息。
#### 2. 实现细节
YOLOv5 的 Bottleneck 模块通常由两部分组成:
- **第一个 1×1 卷积**:用于将输入张量的通道数减半[^4]。这一过程减少了后续运算所需的参数数量以及计算开销。
- **第二个 3×3 卷积**:恢复原始通道数,并进一步提取空间上的局部特征。
以下是该模块的具体实现逻辑:
```python
import torch.nn as nn
class Bottleneck(nn.Module):
def __init__(self, c1, c2, shortcut=True, g=1, e=0.5):
super().__init__()
c_ = int(c2 * e) # hidden channels
self.cv1 = nn.Conv2d(c1, c_, 1, 1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(c_)
self.cv2 = nn.Conv2d(c_, c2, 3, 1, padding=1, groups=g)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(c2)
self.act = nn.SiLU()
self.add = shortcut and c1 == c2
def forward(self, x):
y = self.act(self.bn1(self.cv1(x)))
y = self.act(self.bn2(self.cv2(y)))
if self.add:
return x + y
else:
return y
```
上述代码展示了 Bottleneck 模块的主要组成部分及其前向传播流程。其中 `shortcut` 参数控制是否启用残差连接机制,当输入与输出维度一致时会执行加法操作以促进梯度流动[^1]。
#### 3. 功能特点
- **降维与升维**:利用 1×1 和 3×3 卷积组合完成通道数的变化,既降低了中间层的数据规模又增强了表达能力。
- **残差连接**:如果启用了快捷路径,则允许低级特征直接传递至高层位置,缓解了深层网络训练过程中可能出现的退化现象。
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