2、提取多特征层进行目标检测,一共提取三个特征层(粉色方框图),它的shape分别为(13,13,75),(26,26,75),(52,52,75)最后一个维度为75是因为该图是基于voc数据集的,它的类为20种,yolo3只有针对每一个特征层存在3个先验框,所以最后维度为3x25。 3、其采用反卷积UmSampling2d设计,逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反
① Yolov3、Yolov4、Yolov5、Yolox网络结构图 (1)Yolov3网络结构图 (2)Yolov4网络结构图 (3)Yolov5网络结构图 (4)Yolox-Darknet53网络结构图 (5)Yolox-s网络结构图 ② Yolov3、Yolov4、Yolov5、Yolox代码及模型权重 2.2 网络结构图PPT文件 内容:Yolov3、Yolov4、Yolov5网络结构图的PPT文件 2.3 《人工...
mmdetection是一个非常优秀的目标检测开源训练框架,其复现的Yolo v3算法结构非常清晰,实现的颗粒度更细,模块化做的更好,非常适合理解和学习。本文着眼Yolo v3的设计精髓——head和loss部分,结合代码对其实现进行解析,供大家参考。 整体流程 mmdetection中的head设计融合了网络head输出+loss计算+预测结果解析三个部分。其中...
传统YOLO模型基于卷积神经网络(CNN),通过多尺度预测(如YOLOv3的13x13、26x26、52x52特征图)提升小目标检测能力。然而,CNN的局部感受野限制了全局上下文信息的捕捉,而Transformer的注意力机制虽能弥补这一缺陷,却因计算复杂度过高难以满足实时性需求。YOLOv12的提出者通过创新性设计,首次将注意力机制高效融入YOLO框架,...
2、提取多特征层进行目标检测,一共提取三个特征层(粉色方框图),它的shape分别为(13,13,75),(26,26,75),(52,52,75)最后一个维度为75是因为该图是基于voc数据集的,它的类为20种,yolo3只有针对每一个特征层存在3个先验框,所以最后维度为3x25。
2、提取多特征层进行目标检测,一共提取三个特征层(粉色方框图),它的shape分别为(13,13,75),(26,26,75),(52,52,75)最后一个维度为75是因为该图是基于voc数据集的,它的类为20种,yolo3只有针对每一个特征层存在3个先验框,所以最后维度为3x25。
2、提取多特征层进行目标检测,一共提取三个特征层(粉色方框图),它的shape分别为(13,13,75),(26,26,75),(52,52,75)最后一个维度为75是因为该图是基于voc数据集的,它的类为20种,yolo3只有针对每一个特征层存在3个先验框,所以最后维度为3x25。
而且又有v4和v5等版本持续发力,但其基本结构和计算逻辑并无太大的变化。mmdetection是一个非常优秀的目标检测开源训练框架,其复现的Yolo v3算法结构非常清晰,实现的颗粒度更细,模块化做的更好,非常适合理解和学习。本文着眼Yolo v3的设计精髓——head和loss部分,结合代码对其实现进行解析,供大家参考。