YoloV3所使用的主干特征提取网络为Darknet53,它具有两个重要特点: 1、Darknet53具有一个重要特点是使用了残差网络Residual,Darknet53中的残差卷积就是首先进行一次卷积核大小为3X3、步长为2的卷积,该卷积会压缩输入进来的特征层的宽和高,此时我们可以获得一个特征层,我们将该特征层命名为layer。之后我们再对该...
self.model = YOLOV3(self.input_data, self.trainable) 1. 然后进入yolov3.py代码,执行YOLOV3类的__init__函数,同样先是获取相关参数,然后先后调用了__build_nework(input_data) 函数来创建网络,并获取卷积后的大中小特征图;再调用decode()函数解码。 我觉得这玩意没啥好说的,就是各种卷积激活卷积激活,激活...
而YOLOv3的先验框策略是:在所有训练图像的所有边框上进行K-Means聚类来选择先验框,论文中建议一个格点上先验框的数量为5个,这是速度和精度之间折中的结果。 2、预测结果的解析 输出维度 从YOLOv3输出的三个特征图shape可以看到,都是(batch_size, xxx, xxx, 75)。我们知道这里第2、3维度是指预测特征层的宽和...
在每个特征图上,YOLOv3在每个网格处放置3个先验框。由于YOLOv3一共使用3个尺度,因此,YOLOv3一共设定了9个先验框,这9个先验框仍旧是使用kmeans聚类的方法获得的。在COCO上,这9个先验框的宽高分别是(10, 13)、(16, 30)、(33, 23)、(30, 61)、(62, 45)、(59, 119)、(116, 90)、(156, 198)、(...
Yolov3的训练策略尤为重要,笔者也是在亲手复现代码之后,才算领悟了八九成。 训练策略 YOLOv3 predicts an objectness score for each bounding box using logistic regression. This should be 1 if the bounding box prior overlaps a ground truth object by more than any other bounding box prior. If the bo...
R-CNN 的系列算法分成两个阶段,先在图像上产生候选区域,再对候选区域进行分类并预测目标物体位置,它们通常被叫做 两阶段 检测算法。 SSD 和 YOLO 算法则只使用一个网络同时产生候选区域并预测出物体的类别和位置,所以它们通常被叫做 单阶段 检测算法。 由于篇幅所限,本教程将重点介绍 YOLOv3 算法。二...
https://github.com/amusi/YOLO-Reproduce-Summary 此次YOLOv3复现代码合集涵盖 5 种常用深度学习框架: TensorFlow PyTorch Keras Caffe MXNet 主要信息有:是否支持训练和 star 星数 TensorFlow https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3 支持训练(514 star) ...
但是在这个指标上仍然落后于像RetinaNet(YOLOV3推理速度比RetinaNet的快3.8倍)这样的模型。 然而,当我们使用旧的在IOU=0.5上的mAP指标时,YOLOV3相当强大。它集合和RetinaNet相当,也远远超过SSD的变体。这表明YOLOV3是一个非常强的检测器,善于为目标产生正确的box。然而当IOU的预制增加时,性能明显的下降,表明YOLOV3...
一,YOLOv3算法 YOLOv3 处理流程 首先如上图所示,在训练过程中对于每幅输入图像,YOLOv3会预测三个不同大小的3D tensor,对应着三个不同的scale。设计这三个scale的目的就是为了能够检测出不同大小的物体。在这里我们以13*13的tensor为例做一个简单讲解。对于这个scale,原始输入图像会被分割成13*13的grid cell,每...
git clone https://github.com/ultralytics/yolov3 # clone cd yolov3 pip install -r requirements.txt # install Inference YOLOv3 PyTorch Hub inference. Models download automatically from the latest YOLOv3 release. import torch # Model model = torch.hub.load("ultralytics/yolov3", "yolov3") ...