借鉴了SPP-Net中的SPP模块,实现了不同尺度的特征融合 和YOLOV3结构相比,在第一个预测特征层之前拆开了Convlutioanal Set,添加了SPP模块。首先,通过DarkNet输出的特征图大小是16*16*1024, 由于三个卷积层的步距为1,特征图的高宽不发生变化。通过三个卷积层以后,特征图的大小变为16*16*512。通过SPP有四个分支...
所以说,YOLOv3-SPP版本实际上只是增加了SPP 模块,该模块借鉴了空间金字塔的思想,通过SPP模块实现了局部特征和全局特征,这也是为什么SPP模块中最大的池化核大小要尽可能的接近或者等于需要池化的特征图的大小,特征图经过局部特征与全局特征相融合后,丰富了特征图的表达能力,有利于待检测图像中目标大小差异较大的情况,尤...
下图是ultralytics版YOLOv3 SPP项目中截取的一部分参数。当输入都是512×512大小,原始YOLOv3 的COCO mAP=32.7(在IOU从0.5到0.95取均值)。加入SPP之后提升到35.6,u版YOLOv3 SPP提升到42.6(加了很多trick) 在这里插入图片描述 4.1 Mosaic图像增强 一般的数据增强是图片随机裁剪、翻转、调整明暗度饱和度等等。Mosaic图...
×76 后半部分的“特征融合”就借鉴了FPN网络。 接下来是YoloV3-SPP,YoloV3-SPP的网络结构和YoloV3几乎一致,唯一不同的是...“特征融合”上做了很⼤的改进。YoloV3也有两个版本,⼀个是普通版,⼀个是YoloV3-spp。YoloV3-spp版本很重要,因为它直接启发了后续的YoloV ...
四、YOLOv3 SPP：增强多尺度检测能力 引入SPP结构，YOLOv3 SPP在原有模型基础上加入空间金字塔池化层，提升对多尺度目标的检测能力，实现更好的性能提升。五、YOLOv4：综合优化与创新 在YOLOv4中，作者综合了多种常用技术，包括CSP模块、SPP模块、PAN模块等，对网络结构进行优化。通过消除网格敏感性、引入...
在YOLOv3的网络架构中，最后一层预测生成了三个检测头，每个目标框的中心点对应于三个网格单元中的一个，每个多边形单元对应三个检测框，共计255个预测。每一组预测包含目标的x，y坐标，宽和高，类别概率以及80个类别标签。网络的结构包括了卷积层（Convolutional）与SPP模块的集成。SPP模块在卷积操作中...
[深度学习][原创]利用darknet yolov3训练yolov3-spp的预训练模型获取方法,yolov3-spp训练过程和yolov3完全一样,只是预训练模型在哪呢,网上都么有找到,可以用下面方法生成./darknetpartialcfg/yolov3-spp.cfgYolov3-spp.weightyolov3-spp.conv.1515
上图就是YOLO v4的最终版本。其在主干网络上的部分模块进行了改进,使得网络更加复杂。并且三个侦测头的顺序与YOLO v3截然相反。网络浅层输出的是小目标,最后输出大目标。因为当我们输出的目标框越大,就需要偏移量更准确,从而要求模型的能力更高。 SPP模块增加感受野 ...
yolov之前,双阶段(two-stage)的R-CNN系列算法在目标检测领域独占鳌头。先利用RPN网络进行感兴趣区域的生成,再对该区域进行分类与位置的回归。 优缺点:提升了精度,但限制了检测速度。 2016年,单阶段(one-stage)的YOLO(You Only Look Once)初出茅庐。利用CNN卷积神经网络进行特征提取,并识别种类和位置。
本文介绍了如何通过使用Mosaic图像增强、SPPF、SPP、多种IoU损失计算以及Focal Loss来改进YOLOv3-Ultralytics的目标检测性能。我们将详细解释这些技巧的原理,并通过实例和源码展示如何在实际应用中实施这些优化。