首先就是YOLOV2增加了BN层(==减均值除以标准差,0均值1标准差的正态分布,进入收敛区防止过拟合,把数据集中到0附近,提升激活函数效果,降低梯度消失(sigmoid和tanh等激活函数在0附件最容易训练),但是注意BN和Dropout尽量不一起用,防止准确率降低, 还有两个因子忘了就给我回去看卷积神经网络==) BN 对数据进行预处理...
一、YOLOv2 传统的YOLOv1如下图,那么YOLOv2是对它做了哪些改进呢? 其中B是预测框的个数,C是预测类别的个数。 1、BN层 我们知道很多激活函数如:sigmoid,tanh激活函数,他们在0附近是非饱和区。如果神经元的输出太大或者太小的话就会陷入激活函数的饱和区,饱和区就意味着梯度消失(导数为0),导致模型难以训练,...
· scale3:对网络第91层的输出进行上采样,生成52×52×(B×5+C)的特征图,先与第36层输出的特征图合并,再进行系列卷积,最终得到与3个最小的Anchors对应的特征图,适用于小目标检测。通过这样的改进,YOLOv3相比YOLOv2,在小目标检测效果上有了较为明显的提高。 2.3 使用简单的逻辑回归进行分类 分类损失函数采用了...
一、YOLO V2简介 经过Joseph Redmon等的改进,YOLOv2和YOLO9000算法在2017年CVPR上被提出,并获得较佳论文提名,重点解决召回率和定位精度方面的误差。采用Darknet-19作为特征提取网络,增加了批量归一化(Batch Normalization)的预处理,并使用224×224和448×448两阶段训练ImageNet预训练模型后fine-tuning。 相比于原来的...
如图 1 可见，PP-YOLOv2 在同等速度下，精度超越 YOLOv5！相较 20 年发布的 PP-YOLO，v2 版本在 COCO 2017 test-dev 上的精度提升了 3.6%，由 45.9% 提升到了 49.5%；在 640*640 的输入尺寸下，FPS 达到 68.9FPS，而采用 TensorRT 加速的话，FPS 更是达到了 106.5！这样的性能，超越了当前所有...
YOLOv2是由Joseph Redmon等人在2016年提出的实时目标检测算法,其核心理念是在单个神经网络中一次性完成对整幅图像的预测。对于人脸检测任务,YOLOv2通过端到端的学习,能够在整个图像上直接预测出人脸的位置和大小。 3.1 网络架构与特征提取 YOLOv2基于Darknet-19卷积神经网络进行特征提取,该网络包含19层卷积操作,用于从...
一、开山之作:yolov1 1.2.1、最大创新:7x7x30特征图 1.2.2、连续使用两个全连接层的作用 (1.1)简介 (1.2)网络模型 (1.3)损失函数(四部分组成) (1.4)NMS非极大值抑制 (1.5)性能表现 二、更快更强:yolov2 (2.3.1)加入批标准化(Batch Normalization,BN) ...
YOLOv2采用Darknet-19,其网络结构如下图所示,包括19个卷积层和5个max pooling层,主要采用 3 × 3 3\times 3 3×3卷积和 1 × 1 1\times 1 1×1卷积,这里 1 × 1 1\times 1 1×1卷积可以压缩特征图通道数以降低模型计算量和参数,每个卷积层后使用BN层以加快模型收敛同时防止过拟合。最终采用global ...
贴一下YOLOv2在Keras上的复现代码,地址为:https://github.com/yhcc/yolo2 。网络结构如下,可以结合上面可视化图来看: 代码语言:javascript 复制 defdarknet(images,n_last_channels=425):"""Darknet19 for YOLOv2"""net=conv2d(images,32,3,1,name="conv1")net=maxpool(net,name="pool1")net=conv2d(...
项目演示视频:基于YOLOv2和传感器的多功能门禁系统 1.1系统设计的立意 此处略。 1.2系统的主要组成 设计基于 YOLOv 2 的人脸识别门禁系统,主要由成品模块组成。具体包含:K210 Maix Bit、配套24PIN DVP 摄像头及 LCD 屏、SG90舵机、HC-SR501人体红外感应模块、MFRC-522射频模块、HC-05蓝牙模块、有源蜂鸣器、32G ...