一共52层卷积 + 1层全连接 检测模型将 C0 以后的层去掉,从输入到 C0 部分的网络被称为检测模型的骨干模型(backbone) YOLO-V3 算法中使用了C0、C1、C2 三个层级的特征图来产生候选区域的输出。 创建Darknet53骨干网络模块 对C0进一步提取特征运用到的模块 YoloDetectionBlock 关联特征图与候选区域 建立损失
个,YOLOv3的bounding boxes有 个。 YOLO-v3先验框 YOLOv3最大的改进就在其结构上的改进。使用的基础结构为Darknet53+多个尺度的特征图,来预测最后的结果。如上面描述所示。同时先验框也是一个重要的改进。 YOLOv3有三个不同特征尺度的输出,分别为13×13×255,26×26×255,52×52×255。 YOLOv2已经开始采用K-...
模型大小适中,权重文件大小通常在40MB左右。 YOLOv5l: 这是YOLOv5系列中一个较大的模型,适用于需要较高准确度且具有较强计算能力的设备。 模型较大,权重文件大小可能在90MB左右。 YOLOv5x: 这是YOLOv5系列中最大的模型,适用于需要极高准确度的任务,且具有强大计算能力的设备(如GPU)。 模型最大,权重文件大...
YOLO11 是 Ultralytics 发布的 YOLO 系列的最新版本。YOLO11 配备了超轻量级模型,比以前的 YOLO 系列更快、更高效。YOLO11 模型能够执行更广泛的计算机视觉任务。 Ultralytics 根据规模发布了五种尺寸大小的 YOLO11 模型,在所有任务中发布了 5 种模型: YOLO11n——适用于小型和轻量级任务的 Nano。 YOLO11s ——...
表示模型训练完成,输入未知图像进行预测,输入的图像尺寸是448 * 448 * 3,输出结果为7 * 7 * 30的张量,最终预测结果就包含在张量中,需要通过nms过滤掉一些重复的框。 7 * 7 * 30 张量组成是yolov1将输入图片划分为s*s个网格(s=7),每个网格预测b个bounding box(b=2)这两个预测框中心点都落在这个网络...
Model Build_Model : params: 255.772284M Model Build_Model : intermedite variables:0.176400M (without backward) Model Build_Model : intermedite variables:0.352800M (with backward) Process finished with exit code 0 运行modelsize.py 得到模型大小, 参数。
MobileNetV2-YOLOv3-Nano的Darknet实现:移动终端设计的目标检测网络,计算量0.5BFlops!华为P40:MNN_ARM82单次推理时间6ms 模型大小:3MB!yoloface-500k:只有500kb的实时人脸检测模型 展开 收起 暂无标签 https://github.com/dog-qiuqiu/MobileNetv2-YOLOV3 README 58 Stars 11 Watching 19 Forks 保存更...
镇江大江智能科技有限公司申请基于特征蒸馏和改进YOLOv8的轻量化果实目标检测专利，大幅度降低计算复杂度和模型大小 金融界2025年4月26日消息，国家知识产权局信息显示，江苏大学;常州工学院;镇江大江智能科技有限公司申请一项名为“一种基于特征蒸馏和改进YOLOv8的轻量化果实目标检测方法”的专利，公开号 CN119863706A，...
最近毕业设计选题，基于我之前做过的项目和图像处理有关，serverless也是最近几年开始流行的一种服务，于是...