YoloV3所使用的主干特征提取网络为Darknet53，它具有两个重要特点： 1、Darknet53具有一个重要特点是使用了残差网络Residual，Darknet53中的残差卷积就是首先进行一次卷积核大小为3X3、步长为2的卷积，该卷积会压缩输入进来的特征层的宽和高，此时我们可以获得一个特征层，我们将该特征层命名为layer。之后我们再对该...
YoloV3所使用的主干特征提取网络为Darknet53,它具有两个重要特点: 1、Darknet53具有一个重要特点是使用了残差网络Residual,Darknet53中的残差卷积就是首先进行一次卷积核大小为3X3、步长为2的卷积,该卷积会压缩输入进来的特征层的宽和高,此时我们可以获得一个特征层,我们将该特征层命名为layer。 之后我们再对该特征...
YoloV3所使用的主干特征提取网络为Darknet53,它具有两个重要特点: 1、Darknet53具有一个重要特点是使用了残差网络Residual,Darknet53中的残差卷积就是首先进行一次卷积核大小为3X3、步长为2的卷积,该卷积会压缩输入进来的特征层的宽和高,此时我们可以获得一个特征层,我们将该特征层命名为layer。 之后我们再对该特征...
scp -r YOLOv3_COCO HwHiAiUser@192.168.1.2:/home/HwHiAiUser 注意,我是在YOLOv3_COCO文件下目录下使用的命令,所以直接用文件夹名字就行,否则需要指定路径,使用的是USB连接开发板,如果用网线连接,IP可能不同,更多拷贝文件的方法,请参考博文每天进步一点点——使用scp命令在Atlas 200 DK和虚拟机之间传输文件(文...
DarkNet-53 是由卷积层和残差层组成。同时需要注意的是,最后三层 Avgpool、Connected 和 Softmax 层是用来在 ImageNet 数据集上训练分类任务时使用的。 当我们使用 DarkNet-53 作为 YOLOv3 中提取图像特征的主干时,则不再使用最后三层。 接下里用代码实现 DarkNet-53 中卷积层、残差块结构、下采样和上采样。
在经过特征金字塔加强了特征提取之后,我们就可以利用这三种不同尺寸的特征输入到YOLO Head中得到预测结果。 对三个特征层分别进行处理,假设我们现在要对VOC数据进行预测,那么我们的输出层的shape分别为(13,13,75)(26,26,75)(52,52,75),最后一个75是通道数,是基于VOC数据的,该数据集的类别为20种,而YOLOv3针对...
在经过特征金字塔加强了特征提取之后,我们就可以利用这三种不同尺寸的特征输入到YOLO Head中得到预测结果。 对三个特征层分别进行处理,假设我们现在要对VOC数据进行预测,那么我们的输出层的shape分别为(13,13,75)(26,26,75)(52,52,75),最后一个75是通道数,是基于VOC数据的,该数据集的类别为20种,而YOLOv3针对...
YOLOv3-Darknet53的COCO预训练模型。 算法输出(保证训练输出目录是一个空的OBS目录): 用于转换Ascend格式模型的Frozen_PB模型,Ascend-310推理速度:17.8ms/pic。 用于TF-Serving推理的saved_model模型,CPU(2核8GiB)推理速度:1300ms/pic左右,P4推理速度:50ms/pic左右。 性能: 每步训练的图片数量(batch_size)是否...
关于yolov3中的Darknet53的详细解析——大概,据上次的xception已经过去半个月了(划水了半个月),上次的xcepion训练慢问题已经解决了,其实就是中间的imagesize没有控制好,这样都能训练也是十分的神奇,这次记录一下整了小半个月的yolov3模型,虽然还没整完但是主体框架
接着就是yolov3的主体: 先看这个_create_conv_layer层: 通过开始的config文件创建layer 元组的就是添加卷积层 列表中的["B",次数]就代表添加的残差块的次数 str中的“S”代表预测,并且将预测结果存入outputs[]的列表中 “U”代表上采样,这里涉及特征金字塔,也可以自行百度FPN ...