YOLOv3的基础网络采用了Darknet-53,这是一个包含53个卷积层的深度神经网络。Darknet-53的设计借鉴了残差网络(ResNet)的思想,通过引入残差块(res_block)来解决深度神经网络中的梯度消失和表示瓶颈问题。Darknet-53的出色性能为YOLOv3的目标检测任务提供了坚实的基础。 二、YOLOv3的三个分支 YOLOv3采用了多尺度预测...
YOLOv3的网络结构由多个DBL组件、res_block和concat操作组成。具体来说,网络首先通过一系列DBL组件进行特征提取,然后利用res_block构建深层网络结构,最后通过concat操作将不同层的特征进行融合。这种网络结构既保留了空间信息,又提高了特征提取能力,使得YOLOv3在目标检测任务上取得了优异的表现。 五、实际应用与建议 在实...
Yolo Head本质上是一次3x3卷积加上一次1x1卷积,3x3卷积的作用是特征整合,1x1卷积的作用是调整通道数。 对所获得的三个加强特征层分别进行处理,假设预测是的VOC数据集,则输出层的shape分别为(13,13,75),(26,26,75),(52,52,75),最后一个维度为75是因为该例子是基于voc数据集的,它的类别数为20种,YoloV3针对...
每个ResX中包含1+2*X个卷积层,因此整个主干网络Backbone中一共包含1+(1+2*1)+(1+2*2)+(1+2*8)+(1+2*8)+(1+2*4)=52,再加上一个FC全连接层,即可以组成一个Darknet53分类网络。不过在目标检测Yolov3中,去掉FC层,不过为了方便称呼,仍然把Yolov3的主干网络叫做Darknet53结构。 为了达到更好的分类...
Yolov3网络结构图 从图中可以看出,Yolov3主要有以下几部分组成: 输入 基础网络:基础网络是可以根据具体的需求选择,作者原文用的是自己设计的:Darknet-53 YOLOv3网络的三个分支:Y1,Y2,Y3 网络部件介绍 DBL: 如图1左下角所示,也就是代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky,是yolo_v3的基本组件。就是卷积+BN+Leaky ...
Yolov3网络结构图 从图中可以看出,Yolov3主要有以下几部分组成: 输入 基础网络:基础网络是可以根据具体的需求选择,作者原文用的是自己设计的:Darknet-53 YOLOv3网络的三个分支:Y1,Y2,Y3 网络部件介绍 DBL: 如图1左下角所示,也就是代码中的Darknetconv2d_BN_Leaky,是yolo_v3的基本组件。就是卷积+BN+Leaky ...
yolo v3的网络结构搭建是基于googlenet的inception结构以及resnet的shortcut结构,因此非常有必要先看一下我的之前这两个博客的对于这两个网络结构的解析。这篇文章主要以keras版本的yolo v3进行解析。在这个repo当中的网络结构主要是在yolo3/model.py文件中
这是yolo_v3的大组件,yolo_v3开始借鉴了ResNet的残差结构,使用这种结构可以让网络结构更深(从v2的darknet-19上升到v3的darknet-53,前者没有残差结构)。对于res_block的解释,可以在图1的右下角直观看到,其基本组件也是DBL。 concat:张量拼接。将darknet中间层和后面的某一层的上采样进行拼接。拼接的操作和残差...
1.3 YOLO V3的改进与优点 1.4 YOLO总体的网络结构 1.5 YOLO V3的总体网络架构 第2章 YOLO V3网络的图片输入 2.1 输入图片的尺寸 2.2 图片的标签改进 2.5 输入图片的预处理 ...
Yolov3 网络结构 在博客“Yolo发展历史及网络结构”中我们已经详细的解释了Yolov1的网络结构,并简要的提到了Yolov2与Yolov3对于网络结构的改进,本篇博客将详细介绍Yolov3的网络结构,内容比较简单。 Yolov3网络结构图 从图中可以看出,Yolov3主要有以下几部分组成: ...