yolo3-tiny是yolo3的简化版本,主要区别为、主干网络采用一个7层conv+max网络提取特征(和darknet19类似),嫁接网络采用的是13*13、26*26的分辨率探测网络,结构如下。yolo3-tiny的优点主要是,网络简单,计算量较小,可以在移动端或设备端运行。缺点为精度也比较低(候选框和分类精度都比较低) 探测精度低一个很重要的...
YOLO3主要的改进有:调整了网络结构;利用多尺度特征进行对象检测;对象分类用Logistic取代了softmax。 新的网络结构Darknet-53 在基本的图像特征提取方面,YOLO3采用了称之为Darknet-53的网络结构(含有53个卷积层),它借鉴了残差网络residual network的做法,在一些层之间设置了快捷链路(shortcut connections)。 图1 Darkn...
if is_tiny_version else yolo_body(Input(shape=(None,None,3)), num_anchors//3, num_classes) self.yolo_model.load_weights(self.model_path) # 确保model和anchor classes 对应 else: assert self.yolo_model.layers[-1].output_shape[-1] == \ # model.layer[-1]:网络最后一层输出。 output_s...
STRIDES = np.array(cfg.YOLO.STRIDES_TINY) ANCHORS = utils.get_anchors(cfg.YOLO.ANCHORS_TINY, FLAGS.tiny) else: STRIDES = np.array(cfg.YOLO.STRIDES) if FLAGS.model == 'yolov4': ANCHORS = utils.get_anchors(cfg.YOLO.ANCHORS, FLAGS.tiny) else: ANCHORS = utils.get_anchors(cfg.YOLO.ANCHO...
柴火认证会员项目show上新!针对口罩的使用场景,以及佩戴过程中出现的不透气问题,柴火认证会员梁乐彬给出了他基于yolo tiny卷积神经网络的目标视觉识别与多传感器融合的新型智能口罩方案。 #智能口罩#开源项目#卷积神经网络 链接 发布于 2020-08-05 18:05
channels() elif m in {convnextv2_atto, convnextv2_femto, convnextv2_pico, convnextv2_nano, convnextv2_tiny, convnextv2_base, convnextv2_large, convnextv2_huge, fasternet_t0, fasternet_t1, fasternet_t2, fasternet_s, fasternet_m, fasternet_l, EfficientViT_M0, EfficientViT_M1, ...
如图2a所示,就mAP而言,YOLOX tiny是最好的,但其GPU延迟是最差的。由融合的倒置残差瓶颈组成的主干网络具有最大的参数数目。然而,它的GPU延迟是所有设置中最快的。融合倒置残差瓶颈是唯一使用3×3卷积运算而不是3×3深度卷积运算的瓶颈。3×3卷积运算是最基本的卷积运算,在GPU上进行了高度优化。这就是为什么采用...