相比于yolo1、2都有很大提升。 4、SSD 对于ssd网络我专门写了两篇blog用于描述其训练过程和预测过程,大家可以看一下SSD算法预测部分;SSD算法预测部分。 SSD其实也是一个多特征层网络,其一共具有11层,前半部分结构是VGG16。 其网络结构如下: 1、首先通过了多个3X3卷积层、5次步长为2的最大池化取出特征,形成了5...
# out.release()cv2.destroyAllWindows()# Object Detectionrun_model(model=YOLO('yolov8n.pt',"v8"),video=VIDEO,output_video=OUTPUT_VIDEO_YOLO_DET)# Object Segmentationrun_model(model=YOLO('yolov8n-seg.pt',"v8"),video=VIDEO,output_video=OUTPUT_VIDEO_YOLO_SEG) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
SSD同样采用多特征层的思想,但是其网络结构相比于yolo3更加简单,其利用VGG16进行特征提取,同样具有比较优秀的效果 SSD SSD其实也是一个多特征层网络,其一共具有11层,前半部分结构是VGG16。 其网络结构如下: 1、首先通过了多个3X3卷积层、5次步长为2的最大池化取出特征,形成了5个Block,其中第四个Block的shape为(?
1、yolo1 2、yolo2 ……最近在学习yolo1、yolo2和yolo3,事实上它们和SSD网络有一定的相似性,我准备汇总一下,看看有什么差别 各个网络的结构图与其实现代码 1、yolo1 由图可见,其进行了二十多次卷积还有四次最大池化,其中3x3卷积用于提取特征,1x1卷积用于压缩特征,最后将图像压缩到7x7xfilter的大小,相当于将整...