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...
我们的最终模型,称为Darknet-19,有19个卷积层和5个maxpooling层。完整的描述见表6。Darknet-19只需要55.8亿次操作来处理一幅图像,却在ImageNet上达到了72.9%的最高准确率和91.2%的top-5准确率。 精读 Darknet-19介绍 一个新的分类模型作为YOLOv2的基础框架。与VGG模型类似,主要使用3×3的卷积,并在每个池化...
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...
YOLO v2 中采用了一种新的骨干网络 Darknet-19 来进行特征提取,其中包括了19个卷积层和5个 maxpooling 层。 Darknet-19模型结构 Darknet-19 中采用了大量的 3*3 卷积,并且在 3*3 卷积之间使用 1*1 卷积来压缩特征图channles以降低模型参数和计算量;采用 2*2 的 maxpooling 进行下采样,特征图大小降低2...
Darknet-19 Darknet-19的网络结构如下图所示. 其使用了19个卷积层和5个最大池化层. 结构中多为Conv3x3+Conv1x1+Conv3x3,目的是通过Conv1x1降低通道数,以缩减参数量. YOLO v2网络结构 下图是YOLO v2的网络结构. 最后输出125表示5x(20+4+1). 20为VOC数据集的类别数,4为四个坐标位置,1为置信度. 缺点 ...
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。
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。 多尺度预测 YOLOv2采用了多尺度预测策略,通过在不同尺度的特征图上进行检测,提高了对不同大小目标的检测能力。具体来说,网络将输入图像划分...
第三个阶段就是修改Darknet-19分类模型为检测模型,移除最后一个卷积层、global avgpooling层以及softmax层,并且新增了三个 3*3*1024卷积层,同时增加了一个passthrough层,最后使用 1*1 卷积层输出预测结果,输出的channels数为:num_anchors*(5+num_classes) ,和训练采用的数据集有关系。由于anchors数为5,对于VOC...
前向传播 #2.1 def forward(self, x): x = self.conv_layer(x) return x #2)定义网络 class Darknet19(nn.Layer): #1.网络初始化 def __init__(self): super(Darknet19, self).__init__() #1.1池化层 self.maxpool = nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2, padding=0) #1.2第一个卷积...
OLOv2 中使用的 Darknet-19 网络结构中只有卷积层和池化层,所以其对输入图片的大小没有限制。YOLOv2 采用多尺度输入的方式训练,在训练过程中每隔 10 个 batches,重新随机选择输入图片的尺寸,由于 Darknet-19 下采样总步长为 32,输入图片的尺寸一般选择 32 的倍数{320,352,…,608}。采用 Multi-Scale Training,...