下图展示了YOLOv4与YOLOv5的Neck网络的具体细节,通过比较我们可以发现:(1)灰色区域表示第1个不同点,YOLOv5不仅利用CSP2_\1结构代替部分CBL模块,而且去掉了下方的CBL模块;(2)绿色区域表示第2个不同点,YOLOv5不仅将Concat操作之后的CBL模块更换为CSP2_1模块,而且更换了另外一个CBL模块的位置;(3)蓝色区域表示第3...
7) output[i] = max_detections if output[i] is None else torch.cat((output[i], max_detections)) if output[i] is not None: # 将output[i]从GPU中转移到CPU然后转换成numpy数组 output[i] = output[i].cpu()
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(3)采用Logistic对目标进行分类,替换之前用Softmax的分类方法,且Softmax可被独立的多个Logistic分类器替代,准确率不会下降. YOLO v3也是yolo经典的一代。 YOLOv4 YOLO v4的创新主要有四点: 1)输入端:这里指的创新主要是训练时对输入端的改进,主要包括Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练 2)BackBone主干网络:将各...