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...
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。 之后我们再对该特征...
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。 之后我们再对该特征...
YOLO系列的提升很大一部分决定于backbone网络的提升,从v2的darknet-19到v3的darknet-53。yolo_v3还提供替换backbone——tiny darknet。要想性能牛叉,backbone可以用Darknet-53,要想轻量高速,可以用tiny-darknet。 总之,YOLO就是天生“灵活”,所以特别适合作为工程算法。这里要说明的是,leaky ReLU在Ascend 310上适配...
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,则不再使用最后三层。 接下里用代码实现 DarkNet-53 中卷积层、残差块结构、下采样和上采样。
YOLOv3-Darknet53的COCO预训练模型。 算法输出(保证训练输出目录是一个空的OBS目录): 用于转换Ascend格式模型的Frozen_PB模型,Ascend-310推理速度:17.8ms/pic。 用于TF-Serving推理的saved_model模型,CPU(2核8GiB)推理速度:1300ms/pic左右,P4推理速度:50ms/pic左右。 性能: 每步训练的图片数量(batch_size)是否...
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。 从特征提取到预测结果,总共分为两个部分: 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...
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...
YOLO V3算法使用的骨干网络是Darknet53。Darknet53网络的具体结构如图所示,在ImageNet图像分类任务上取得了很好的成绩。在检测任务中,将图中C0后面的平均池化、全连接层和Softmax去掉,保留从输入到C0部分的网络结构,作为检测模型的基础网络结构,也称为骨干网络。YOLO V3模型会在骨干网络的基础上,再添加检测相关的网络...
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已经好了...