YOLO是一种比SSD还要快的目标检测网络模型,作者在其论文中说FPS是Fast R-CNN的100倍,这里首先简单的介绍一下YOLO网络基本结构,然后通过OpenCV C++调用Darknet的,实现目标检测。OpenCV在3.3.1的版本中开始正式支持Darknet网络框架并且支持YOLO1与YOLO2以及YOLO Tiny网络模型的导入与使用。后面测试,OpenCV3.4.
YOLOv2-Tiny采用最大池化层,最大池化层伪代码如下所示: 其中Max函数表示返回两者中较大的值,MIN表示某最小值常量,其他参数含义与卷积层类似。由于池化层与卷积层类似,只是将卷积层的乘加运算替换为比较运算;同时,考虑到卷积层往往在网络中占据90%以上的计算量,因此下文主要讨论卷积模块的设计。 2 基于FPGA的YOLOv...
特征提取部分采用darknet-53网络结构代替原来的darknet-19(也提供了轻量级的tiny-darknet,可以灵活选择),利用特征金字塔网络结构实现了多尺度检测,分类方法使用逻辑回归代替了softmax,在兼顾实时性的同时保证了目标检测的准确性。 下图右侧是darknet-53结构,借鉴了残差网络的思想。 在这里插入图片描述 YOLOv3性能表现 ...
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 ...
一、FreeYOLOv2的网络结构 1.1 改进后的ELAN-Block模块 在上一代FreeYOLO项目中,整个网络结构就是copy了YOLOv7的网络结构配置,其核心为ELAN-Block模块,如图1所示,该模块包含四条并行分支来丰富梯度流,达到性能和参数之间的更好的平衡,该设计理念也成了后来的轻量网络设计的通用理念之一。
models.layers import trunc_normal_, DropPath __all__ = ['convnextv2_atto', 'convnextv2_femto', 'convnextv2_pico', 'convnextv2_nano', 'convnextv2_tiny', 'convnextv2_base', 'convnextv2_large', 'convnextv2_huge'] class LayerNorm(nn.Module): """ LayerNorm that supports two data...
YOLOU是一个集成YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOX以及YOLOR的YOLO系列目标检测算法库,对于轻量化目标检测同时也集成了YOLOv3-Tiny、YOLOv4-Tiny、YOLO-Fastest V2、FastestDet、YOLOv5-Lite以及YOLOX-Lite。 对于实际工程和遇到的问题也会进行一定实践经验的植入,诸如针对小目标检测问题集成了YOLOv5的...
**本项目旨在设计以YOLOv3为主体框架的高性能目标检测网络.主要思路为:利用YOLOv3的结构,将主干网络换成现阶段比较高效的ShuffleNetv2,进而提升网络的性能,相比较于原版YOLOv3预测,预测速度能提高10ms~20ms,模型大小不到原来的八分之一,相比较YOLO-tiny, 在同样的训练方式下map能够提升约20个百分点。 ShuffleNetV2-...
同组同事探索的高性能网络结构,希望在端上设备运行。 将YOLOv3主干网络替换成更加轻巧的ShuffleNetV2。在VOC数据集上训练验证,性能和效果较YOLOv3-tiny有一定提升。 - 飞桨AI Studio
Tiny的整体结构由四个HG Stage构成,而每个HG Stage主要由包含大量标准卷积的HG Block构成。PP-HGNet的第三到第五层使用了使用了可学习的下采样层(LDS Layer),该层group为输入通道数,可达到降参降计算量的作用,且Tiny模型仅包含三个LDS Layer,并不会对GPU的利用率造成较大影响.PP-HGNet的激活函数为Relu,常数...