在论文中,作者提出了一种改进的YOLOv3目标检测算法,主要包括三个方面的改进:首先,采用了更强大的主干网络Darknet53,以提取更高级别的特征;其次,采用了多尺度预测技术,以更好地适应不同大小和形状的目标;最后,引入了残差连接和跨层连接等技术,以提高网络的稳定性和准确性。论文中还详细介绍了Darknet53的结构和实验结果,实验证Dark
class DarkNet53(nn.Module): def __init__(self): super(DarkNet53, self).__init__() self.feature_52 = nn.Sequential( ConvolutionalLayer(3,32,3,1,1), DownSampleLayer(32,64), ResidualLayer(64), DownSampleLayer(64,128), wrapLayer(128,2), DownSampleLayer(128,256), wrapLayer(256,8)...
其中./darknet表示运行编译生成的darknet.exe文件,darknet.exe首先调用example文件夹下的darknet.c,该文件中的main函数需要预定义参数,detector即为预定义参数,如下代码 else if (0 == strcmp(argv[1], "detector")){ run_detector(argc, argv); 1. 2. 由‘detector’转而调用run_detector,run_detector存在...
简介: Darknet53网络结构复现(Pytorch版) Yolov3主干网络Darknet53网络结构复现,非常基础的写法 from torch import nn from torch.nn import functional import torch class ConvolutionalLayers(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding,bias=False): super(...
减少计算量小,防止过拟合;网络可以做的更深,更好的提取特征。使用全局平均池化代替fc,适应图像多尺度的输入。YOLO3:Backbone:darknet53Neck...*52*anchor/3*(5+classes)] 1.使用resnet的残差结构,提高特征提取能力。 2. 因为提高了提取特征的能力,所以检测头也从1个提高到3个。YOLO4:Backbone...
探讨下 https://blog.csdn.net/zhqh100/article/details/94737221 下各位大神的提问,darknet里面有没有maxpooling层,只是探讨,如有错误也请指出 通过以下几个方向来分析 1. 我最初学习该网络结构是通过mxnet来学习的,因为其官方库中包含了yolov3的代码,比较容易上手,而且直接支持 TensorFlow 这... 查看原文 ...
在理解DarkNet53结构时，我们关注到了核心函数_make_layer。这个函数在DarkNet网络中扮演重要角色，负责构建特定层的序列结构，包含卷积、批标准化和残差块。_make_layer函数接收两个参数：planes和blocks。其中，planes定义了当前层的输入和输出通道数，而blocks则决定了残差块的数量。参数blocks的设定直接...