在YOLOv5的网络结构中，引入了空洞卷积和特征融合技术，进一步优化了模型的表达能力。同时，通过改进的网络参数调整策略，YOLOv5实现了更高效的训练和推理过程。PP-YOLO的网络结构基于YOLOv3和改进的特征金字塔网络，将不同尺度的特征进行有效的融合，提高了模型在小目标检测上的性能。同时，PP-YOLO通过优化的...
YOLOv5网络结构图 网络结构细节: PP-YOLO网络结构图 网络结构细节: YOLOv3网络结构图 网络结构细节: https://github.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorchgithub.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorch编辑于 2020-11-03 18:38 yolov3 yolov4 目标检测
传送门:YOLODet-pytorch提供丰富的模型,涵盖最新YOLO检测算法的复现,包含YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3等YOLO系列目标检测算法。wuzhihao7788/yolodet-pytorch YOLOv4网络结构图 网络细节yolov4-detail YOLOv5网络结构图 网络细节yolov5-detail PPYOLO网络结构图 网络细节ppyolo-detail YOLOv3网络结构图 网络细节yolo...
**传送门:**YOLODet-pytorch提供丰富的模型,涵盖最新YOLO检测算法的复现,包含YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3等YOLO系列目标检测算法。 wuzhihao7788/yolodet-pytorch YOLOv4网络结构图 网络细节 yolov4-detai
PPYOLO通过引入多任务学习的方式,结合目标检测和语义分割任务,从而在精度上取得了显著的提升。 4.YOLOv3: YOLOv3是YOLO系列的第三个版本,主要的改进包括引入Darknet-53主干网络,使用FPN结构进行多尺度特征融合,引入三个不同尺度的检测头,以及采用Non-Maximum Suppression(NMS)算法进行框的合并。YOLOv3在速度和精度上...
YOLODet提供了丰富的模型,涵盖最新YOLO检测算法的复现,包含YOLOv5、YOLOv4、PP-YOLO、YOLOv3等YOLO系列目标检测算法。 • 高灵活度: YOLODet通过模块化设计来解耦各个组件,基于配置文件可以轻松地搭建各种检测模型。 YOLOv4网络结构图 YOLOv5网络结构图