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...
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。 之后我们再对该特征层进行一次1X1的卷积和一次3X3的卷积,并把这个结果加上layer,此时...
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。 之后我们再对该特征层进行一次1X1的卷积和一次3X3的卷积,并把这个结果加上layer,此时...
Darknet-53网络及在yolov3中的实际应用。可以看下面这张图: DBL:由一个卷积层、一个批量归一化层和一个Leaky ReLU组成的基本卷积单元。在Darknet-53中,共有53个这样的DBL,所以称其Darknet-53。 res unit:输入通过两个DBL后,再与原输入进行特征add,得到与原图像大小维度相同的图像;这是一种常规的残差单元。...
1. DarkNet53 YOLOv3 采用了 53 层卷积层作为主干,又被叫做 DarkNet-53,网络结构如下所示: DarkNet-53 是由卷积层和残差层组成。同时需要注意的是,最后三层 Avgpool、Connected 和 Softmax 层是用来在 ImageNet 数据集上训练分类任务时使用的。 当我们使用 DarkNet-53 作为 YOLOv3 中提取图像特征的主干时,...
前面我们已经完成了Darknet53的骨干网络构建,接下来我们来了解一下如何利用前面提取的特征构建特征金字塔和进行分类预测以及回归预测。 1. 构建FPN特征金字塔,进行加强特征提取 特征图金字塔网络FPN(Feature Pyramid Networks)是2017年提出的一种网络,FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题,通过简单的网络连接改变,在基本...
1表示冻结Darknet53前24层。2表示冻结除FPN最后输出的三个分类层外所有层。推荐小数据集设置为1,大数据集设置为0。 use_fp16 False bool 是 是 是否使用混合精度,混合精度可以加速训练,但是可能会造成一点精度损失,若对精度无极严格的要求,建议开启,默认不启用。 do_data_cleaning True bool 是 是 是否做数据...
关于yolov3中的Darknet53的详细解析——大概,据上次的xception已经过去半个月了(划水了半个月),上次的xcepion训练慢问题已经解决了,其实就是中间的imagesize没有控制好,这样都能训练也是十分的神奇,这次记录一下整了小半个月的yolov3模型,虽然还没整完但是主体框架
$ git clone https://github.com/pjreddie/darknet 下载完成之后,进入 darknet 目录,会发现如下: YOLOv3 使用的是开源的神经网络框架 Darknet53,有 CPU 和GPU两种模式。默认使用的是 CPU 模式,如果我们使用 GPU 的话,需要修改 darknet 目录下的 Makefile 文件: ...
由浅入深,由总体到局部的讲解 先上个结构概览 目前根据现有的知识理解,我列出以下几个关键点 backbone:darknet-53,为什么是53层 neck:fpn(特征金字塔),上采样+concat head: 上图三个蓝色方框内表示Yolov3的三个基本组件: CBL:Yolov3网络结构中的最