Yolov3中的FPN与上述两个有比较大的区别。首先,Yolov3中的FPN只利用到了C3-C5三个stage的特征;其次,从C5征到P5特征,会先经过5层Conv,然后再经过一层3x3Conv;最后,C3-C4到P3-P4特征,上一层特征会先经过1x1Conv+2xUpsample,然后先与本层特征concatenate,再经过5层Conv,之后经过一层3x3Conv。看图最清楚。 可以...
另外一场比赛,是移动检测 (320x320) ,NAS-FPN的轻量版本,跑在MobileNet2骨架上: 超过了厉害的前辈SSD轻量版,虽然,还是没有赶上YOLOv3。 △YOLOv3过往成果展 不过,打败Mask-RCNN已经是值得庆祝的成就了。 One More Thing NAS既然如此高能,应该已经搜索过很多东西了吧? 谷歌大脑的另一位成员David Ha列出了7种...
从上面的对比数据可以看出,大神提出的方法得到了48.3AP远好于YOLOv3,而且也优于MaskR-CNN。 算法训练教程 环境要求: 1、python3.5 (anaconda recommend) 2、cuda9.0 (If you want to use cuda8, please set CUDA9 = False in the cfgs.py file.) ...
也就是说,如果想要顺利执行下采样操作,那featmap的宽高必须是目标尺寸宽高的整数倍。但这样的条件未免太过苛刻了,就像yolov5的图片输入尺寸必须为32的整数倍一样,个人认为这样的限制是没有必要的。同时,在kernel_size的定义中,其只涉及了shape[-1],即默认pooling操作kernel_size的宽高是1:1的关系,那对于宽高比...
注:DIoU Loss对YOLOv3、SSD、Faster R-CNN都有明显涨点,现已开源! 解读:DIoU YOLOv3:更加稳定有效的目标框回归损失 【9】CoAE:用于One-Shot目标检测的共同注意和共同激励 《One-Shot Object Detection with Co-Attention and Co-Excitation》 时间:20191202(NeurIPS 2019) ...
yolo/coco type으로 모든 데이터셋 필터링 및 라벨링. Data Augmentation Mosaic, Mixup, Flip 등의 Augumentation 기법을 사용하여 학습데이터 증강 Hyper-Parameter와 Resolution을 변경 후 학습시도(아래 config 코드는 ./confi...
DAMO-YOLO: a fast and accurate object detection method with some new techs, including NAS backbones, efficient RepGFPN, ZeroHead, AlignedOTA, and distillation enhancement. - tinyvision/DAMO-YOLO
△YOLOv3过往成果展 不过,打败Mask-RCNN已经是值得庆祝的成就了。 One More Thing NAS既然如此高能,应该已经搜索过很多东西了吧? 谷歌大脑的另一位成员David Ha列出了7种: 1)基于CNN的图像分类器,2)RNN,3)激活函数,4)SGD优化器,5)数据扩增,6)Transformer,7)目标检测。