YOLO v2采用Darknet-19,其网络结构包括多个卷积层和5个max pooling层,主要采用3×3卷积和1×1卷积,这里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(批量规范化)以加快模型收敛同时防止过拟合。最终采用global avg pool 做预测。采用 YOLO v2,模型的mAP值没有显著提升,但计算量减少...
YOLO-V1使用使用的是基于GoogLeNet的自定制的网络,比VGG-16更快,一次前向传播需要85.2亿次运算,不过它的精度要略低于VGG-16。 在YOLO-V2中,使用的是Darknet-19的网络,该网络一次前向传播仅需要55.8亿次运算,我们先来看下Darknet-19模型的网络框架: Darknet-19结构 Darknet-19顾名思义,有19个卷积层,如下图...
Darknet-19每个卷积层后面同样使用了batch norm层以加快收敛速度,降低模型过拟合。在ImageNet分类数据集上,Darknet-19的top-1准确度为72.9%,top-5准确度为91.2%,但是模型参数相对小一些。使用Darknet-19之后,YOLOv2的mAP值没有显著提升,但是计算量却可以减少约33%。 图4:Darknet-19模型结构 (6) Direct locatio...
(0): MaxPool2d(kernel_size=(2, 2), stride=(2, 2), dilation=(1, 1), ceil_mode=False) (1): Conv2d_BatchNorm( (conv): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (bn): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.01, affine=True) ...
YOLOv2的网络结构主要由三部分组成:Darknet-19特征提取网络、多尺度预测和锚框(anchor boxes)机制。 Darknet-19 Darknet-19是一个包含19个卷积层和5个最大池化层的深度卷积神经网络,用于从输入图像中提取特征。与VGG等网络相比,Darknet-19具有更少的计算量和更高的性能。
1、model_darknet19.py:yolo2网络模型——darknet19。 YOLOv2采用了一个新的基础模型(特征提取器),称为Darknet-19,包括19个卷积层和5个maxpooling层,如下图。Darknet-19与VGG16模型设计原则是一致的,主要采用3*3卷积,采用2*2的maxpooling层之后,特征图维度降低2倍,而同时将特征图的channles增加两倍。
2. 改进网络结构 基于Darknet19框架：YOLO v2的网络结构基于Darknet19框架，该框架包含了19个卷积层和5个最大池化层。 多层Conv3x3、Conv1x1和Conv3x3结构：为了优化模型的计算效率，Darknet19框架设计了多层Conv3x3、Conv1x1和Conv3x3结构，旨在通过减少通道数来降低参数量。3. 全面提升性能 预测精准度...
1、Darknet-19 Table6是最后的网络结构:Darknet-19只需要5.58 billion operation。这个网络包含19个卷积层和5个max pooling层,而在YOLO v1中采用的GooleNet,包含24个卷积层和2个全连接层,因此Darknet-19整体上卷积卷积操作比YOLO v1中用的GoogleNet要少,这是计算量减少的关键。最后用average pooling层代替全连接...
Faster(创新了darknet-19网络结构) 上述的优化主要是提高检测精度和召回率,此段主要介绍yolov2如何实现更快的,主要是完全改变了网络结构,废去了yolov1的网络结构,自创了名为darknet-19的网络结构:
YOLOv2的网络结构主要由Darknet-19特征提取网络和检测网络两部分组成。Darknet-19是一个包含19个卷积层的深度卷积神经网络,用于提取输入图像的特征。检测网络则负责将提取的特征映射到目标的类别和位置信息。 3.3 血细胞检测算法实现 数据集准备 为了训练基于YOLOv2的血细胞检测算法,需要准备包含血细胞标注信息的数据集...