使用batch normalization稳定模型训练,加速收敛,正则化模型。 最终得出的基础模型就是Darknet-19,包含19个卷积层、5个最大值池化层(max pooling layers )。 Darknet-19处理一张照片需要55.8亿次运算。 可以看到, Darknet-19 的 stride 为32, 没有 fc 层,而是用了 Avgpool。 darknet-53 主干网...
使用batch normalization稳定模型训练,加速收敛,正则化模型。 最终得出的基础模型就是Darknet-19,包含19个卷积层、5个最大值池化层(max pooling layers )。 Darknet-19处理一张照片需要55.8亿次运算。 可以看到, Darknet-19 的 stride 为32, 没有 fc 层,而是用了 Avgpool。 darknet-53 主干网络修改...
一. 准备工作 1)实验环境: darknet 是由 C 和 CUDA 开发的,不需要配置其他深度学习的框架(如,tensorflow、caffe 等),支持 CPU 和 GPU 运算,而且安装过程非常简单。本文使用的 CUDA 的版本如下所示: CUDA:9.0 CUDNN:7.02)下载 git
特征提取部分采用darknet-53网络结构代替原来的darknet-19,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。 从YOLOv1到YOLOv3,每一代性能的提升都与backbone(骨干网络)的改进密切相关。在YOLOv3中,作者不仅提供了darknet-53,还提供了轻量级的ti...
YOLOv2提出了一种新的分类模型Darknet-19.借鉴了很多其它网络的设计概念.主要使用3x3卷积并在pooling之后channel数加倍(VGG);global average pooling替代全连接做预测分类,并在3x3卷积之间使用1x1卷积压缩特征表示(Network in Network);使用 batch normalization 来提高稳定性,加速收敛,对模型正则化. ...
==与darknet-19对比可知,darknet-53主要做了如下改进:== 没有采用最大池化层,转而采用步长为2的卷积层进行下采样压缩 可能这就是为什么和ResNet一样都是堆叠残差但是效果更好的原因 而比ResNet快的原因是因为采用的卷积核比较少 为了防止过拟合,在每个卷积层之后加入了一个BN层和一个Leaky ReLU。
本文主要介绍darknet的使用过程,包括安装、训练、测试、部署等内容。 一、darknet简介 darknet是基于c和cuda的开源神经网络框架,快速且安装简易,支持cpu和gpu计算。 二、测试 $ cd ~/project $ git clone https:///pjreddie/darknet yolov3 $ cd yolov3 ...
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,如图4所示。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。与NIN(Network in Network)类似,Darknet-19最终采用global av...
神经网络部分基于模型Darknet-19,该模型的训练部分分为两个部分:预训练和训练部分 预训练:预训练是在ImageNet上按分类的方式进行预训练160轮,使用SGD优化方法,初始学习率0.1,每次下降4倍,到0.0005时终止。除了训练224x224尺寸的图像外,还是用448x448尺寸的图片。 训练:去除Darknet的最后一个卷积层,并将网络结构修...
在基于COCO数据集的测试中,骨干网络DarkNet作者在其论文中所使用的YOLOv3模型的验证精度mAP为33.0%,而飞桨在之前版本中曾经发布过基于DarkNet53的YOLOv3模型,该模型的验证精度为mAP 38.9%。飞桨又做了如下改进,使得验证精度mAP再次提高到43.2%,并且推理速度提升21%。本次升级还对数据预处理速度持续优化,使得整体训练...