://github.com/AlexeyAB/darknet论文中提到,在COCO数据集上,YOLOv4比YOLOv3提升了10%的AP和12%的fps,所以YOLOv4更加快速、精准。 达到这种...:input、backbone、neck 和 head总结一下YOLOv4框架:Backbone:CSPDarknet53 Neck:SPP,PAN Head:YOLOv3关于CSPNet的理解可以 ...
G1) Equal channel width minimizes memory access cost (MAC).在网络设计时尽量使输入输出的通道数相同以减少MAC,降低计算瓶颈并提高推理速度。 这一点,现在的SoAT网络结构确实已经可以看到这种思想的趋势,比如CSP-ResNe(X)t,CSP-DarkNet中取消bottleneck的操作, etc. G2) Excessive group convolution increases MA...
在分析了RepConv这种结合方式和相应的性能提升以及不同的网络结构,发现RepConv中的恒等连接破坏了resnet中的残差属性和DenseNet中的concatenation。由于以上原因,本文提出利用不带恒等连接的RepConvN来设计planned re-parameterized 卷积的网络结构。在本文的理念中,当一个带有残差或者concatenation操作的结构被re-parameterized...
模型架构优势 YOLOv8采用改进的CSPDarknet53主干网络,引入c2f模块(含N次分割的瓶颈结构),较YOLOv7的E-ELAN架构参数量减少40%。这种设计在保持检测精度的同时,显著降低计算成本,特别适合部署在农业无人机等移动设备。 性能对比 在相同测试集上,YOLOv8以91.05% mAP超越YOLOv7(86.3%),其F1-score(89.40%)和召回...
YOLOv3 于 2018 年问世,它采用了改进的 DarkNet - 53 架构作为骨干网络,结合特征金字塔网络和多尺度预测,能够有效检测不同大小的物体,还运用了批归一化、快捷连接等技术,提高了模型的准确性和稳定性。YOLOv4 则是在 2020 年推出的升级版,其骨干网络基于 CSPDarknet53,通过跨阶段部分连接减少了网络参数,提高了...
基于YOLOv4方法,针对GUI组件的独特特征对其进行改进,提出了CSPDarknet65作 为主干网络的组件检测算法(简称为(GUICG‑OD)。 [0047] CSPDarknet65:GUICG的骨架网络是CSPDarknet65,它基于Yolov4骨干网 CSPDarknet53生成的主干结构,其中包含5个跨阶段局部网络(Cross Stage Partial ...
YOLOv4深度学习模型主要由CSPDarknet53,CSP网络结构, 、SPP(空间金字塔池化层)+PANeT,路径聚合网络,和YOLO Head,YOLO帧头,三部分组成,SPDarknet53作为YOLOv4算法的主干网络,负责对原始图像进行特征提取,输出3个尺度的特征图,SPP+PANeT负责将主干网络提取的3个尺度的特征图进行特征融合,YOLO Head利用特征融合后的特征...
进一步的,在主干网络CSPdarknet53的第一层结构中引入Coordinate Attention 注意力机制模块;CoordAttention注意力机制分为两个阶段:第一阶段为CoordAttention 信息的嵌入,对输入的特征图,先经过一个残差结构,然后使用尺寸为(H,1)和(1,W)的池化 核,分别在水平坐标和竖直坐标方向对每个通道进行编码,得到特征 和 ...
3.根据权利要求2所述的机场跑道FOD图像检测方法,其特征在于,所述异物检测模型采用CSPDarkNet53模块作为特征提取网络,采用SPP模块作为特征处理模块,采用PANet模块以融合图像语义特征和浅层特征,采用CIoU损失作为回归损失函数,采用交叉熵损失函数作为分类损失函数。
Yolov4整体架构Yolov3相同,但对各个子结构进行了很多整合创新,具体地,输入端采用了mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练,Backbone上采用了CSPDarknet53、Mish激活函数和Dropblock,Neck中采用了SPP模块、FPN+PAN结构,输出端的锚框机制和Yolov3相同,但训练时的损失函数采用了CIOU_Loss,预测框筛选的nms采用了DIOU_nms。