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
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-pytorchgithub.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorch YOLOv4网络结构图 网络结构细节: https://github.com/wuzhihao7788/yolodet-pytorch/blob/master/docs/images...
**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
YOLODet-PyTorch以模块化的设计实现了多种主流YOLO目标检测算法,并且提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块。 特性: • 模型丰富: 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,...
YOLOv5是YOLO系列的最新版本,相比于之前版本,YOLOv5采用了一系列的改进措施,包括使用CSPDarknet53作为主干网络,引入FPN结构进行多尺度特征融合,采用PANet结构替代YOLOv3的FPN,引入类似于ATSS的自适应采样等。YOLOv5还提供了多种不同大小的预训练模型,以适配不同场景的目标检测任务。 2.YOLOv4: YOLOv4是YOLO系列的第...
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...