YOLOV3会在3个预测特征层进行预测,使用三种尺度的box,采用K-means聚类算法获得,一共9个尺度,每组三个,正好在每隔预测特征层使用一组边框大小:下图是9个anchor的尺度,每三个是一组。 预测的Tensor尺寸:N*N*(3 * (4+1+80)) ,其中N对应预测特征层大小,4是xywh, 1是conf,后面的80代表类别分数信息(COCO数据...
data文件 │ 3)根据yolov3-spp.cfg结合数据集类别数创建my_yolov3.cfg文件 └── predict_test.py: 简易的预测脚本,使用训练好的权重进行预测测试 训练数据的准备以及目录结构标注数据时直接生成yolo格式的标签文件.txt。每个txt是一张图片的标注信息,每一行是图片中一个目标的类别索引+真实框相对坐标)...
SPP还针对目标检测模型R-CNN做了改进，最主要的改进就是针对R-CNN的速度。 因为R-CNN在经过selective ...
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,尤其是对于YOLOv3这种复杂的多目标检测,所以对检测的精度上有了很大的提升。
yolov3 SPP，与上图不同之处在第一个Convolutional Set中第二个与第三个Convolutioal之间插入SPP结构。
简介:Yolov3-spp系列 | 训练Pascal voc格式的数据集 1. 将数据集标注成yolo格式 这里我曾经已经写过一个对xml目录文件转txt标注文件的脚本,修改目录路径直接运行即可。脚本文件见博文:yolov5的数据集准备 | 处理Pascal voc格式的数据集 xml_to_txt.py ...
model.py的作用是调用parse_config.py,而parse_config.py又会进一步调用yolov3-spp.cfg来完成网络的搭建 制作自己的数据集步骤 标注成Darknet format(yolo格式) 创建.txt文件,包含train.txt和test.txt,就是对应的文件路径 创建以.names结尾的标签文件
YOLOv3-spp YOLOv3-spp框架图 采用b站一位up主的图 复现细节和结果 1total param num 62,675,649,计算量:117.3 GFLOPS2 backbone: Yolov3-spp3 优化器:optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.001, momentum=0.937, weight_decay=5e-4)4学习率更新:呈cos函数形式5 损失函数=置信损失(GIOU)+分类损失+定...
route(路由层) 主要是把对应的层连接在一起,在darknet 网络结构中,要求输入层对应的width、height必须相等 concatnate为在深度方向进行拼接 upsample(上采样层) yolo(yolo层) 并不是最后三个预测器,而是跟在预测器之后的一个层结构,会在预测结果上对我们的结果进行处理,以及生成一系列的anchors; ...
该文章继承了YOLOv2的bbox预测任务的方法，对bbox分类任务进行了修改 (用简单的logistic替换下softmax) ...