在backbone的分类准确率媲美ResNet-152的同时,速度是其的两倍。 网络结构更好的适配GPU,运算速度可以达到1457BFLOPS。 多尺度预测 多尺度预测实际上是一个堆叠的概念,我觉得是借用了ResNet的思想,还有就是[SPP](https://blog.csdn.net/pcgamer/article/details/132837729?spm=1001.2014.3001.5501,DenseNet的一些套路,...
YOLOv3分别在三个不同尺寸的特征图上构建detection header,作者将spatial pyramid pooling (SPP) module引入YOLOv3中。SPP module由四个并行的分支构成,分别是kernel size为1×1, 5×5, 9×9, 13×13的最大池化。如下图所示,作者在每个检测头前面的第5和第6卷积层之间集成SPP模块来获得YOLOv3-SPP3。作者实际...
也是spp借鉴的思想之一，都是远古传统机器学习的论文。空间金字塔池化改进了BoW，因为它可以通过在局部空间...
在图1（b）中，右侧的蓝色和黄色部分称为颈部层，由SPP和PAN组成。我们额外融合了P2层的特征，以提高...
Yolov4论文名:《Yolov4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 Yolov4论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 2.YoloV3核心基础内容 2.1 网络结构可视化 Yolov3是目标检测Yolo系列非常非常经典的算法,不过很多同学拿到Yolov3或者Yolov4的cfg文件时,并不知道如何直观的可视化查看网络结构。如果纯粹...
Two stage算法还包括SPP-net、Mask R-CNN等,该类算法的准确度相对比较高。图4.1 R-CNN算法处理流程图 One stage算法 One stage算法顾名思义其物体识别过程可以一步到位,在运行速度上该类算法有很大的优势,准确度方面略逊于Two stage算法。YOLO系列目标检测算法是经典的One stage算法,其全称为You Only Look Once...
各路豪杰快速迭代,陆续有了SPP,fast,faster版本,至R-FCN,速度与精度齐飞,区域推荐类网络大放异彩。 奈何,未达实时检测之基准,难获工业应用之青睐。 此时,凭速度之长,网格类检测异军突起,先有YOLO,继而SSD,更是摘实时检测之桂冠,与区域推荐类二分天下。然准确率却时遭世人诟病。
Yolov4论文名:《Yolov4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 Yolov4论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 2.YoloV3核心基础内容 2.1 网络结构可视化 Yolov3是目标检测Yolo系列非常非常经典的算法,不过很多同学拿到Yolov3或者Yolov4的cfg文件时,并不知道如何直观的可视化查看网络结构。如果纯粹...
当前最强的网络是dense-v3-tiny-spp,也就是BBuf修改的Backbone+原汁原味的SPP组合的结构完虐了其他模型,在测试集上达到了mAP@0.5=0.932、F1=0.951的结果。 ⑥ SPP系列 这个得好好说说,我们三人调研了好多论文、参考了好多trick,大部分都无效,其中从来不会让人失望的模块就是SPP。我们对SPP进行了深入研究,在《卷...
YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述(下) 4.3.3 Neck创新 在目标检测领域,为了更好的提取融合特征,通常在Backbone和输出层,会插入一些层,这个部分称为Neck。相当于目标检测网络的颈部,也是非常关键的。 Yolov4的Neck结构主要采用了SPP模块、FPN+PAN的方式。 (1