YOLOv3-tiny网络结构: - 输入层:接收416x416x3的图像 - 卷积层+BN+LeakyReLU:多层卷积操作,用于提取图像特征 - 最大池化层:进行下采样,减小特征图尺寸 - 上采样层:将特征图尺寸放大,以便与之前的特征图进行融合 - 路由层:将不同层的特征图进行合并 - 输出层:两个YOLO层,分别输出13x13和26x26的特征图,...
Yolov3-tiny的网络结构如下: 网络层数:Yolov3-tiny共有24层网络,比Yolov3的107层大为减少。 输出层:Yolov3-tiny只有两个不同尺度的输出层,分别是yolo16和yolo23,大小分别为13x13和26x26。每个输出层对应有3个anchors,总共有6个anchors值。每个输出层后面都有一个全局平均池化层,用于将特征图的宽度和高度降为...
1.yolov3-tiny的cfg文件如下: [net] # Testing batch=1 subdivisions=1 # Training # batch=64 # subdivisions=2 width=416 height=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=0 saturation = 1.5 exposure = 1.5 h... 查看原文 海思AI芯片(Hi3519A/3559A)方案学习(十三)第一次在hi3519A ARM上...
它是基于Yolov3的轻量级版本,具有更快的推理速度和相对较低的模型大小。本文将逐步解释Yolov3tiny结构的详细内容,包括网络架构、主要组件和实现细节。 第一部分:Yolov3tiny概述 1.1什么是目标检测? 目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,旨在识别和定位图像中的多个目标。它通过将图像中的每个目标和它们的位置用边界...
而YOLOv3-tiny作为YOLOv3的轻量级版本,在保证了一定性能的同时,大大降低了计算复杂度和模型大小,非常适合在资源有限的设备上运行。 YOLOv3-tiny的CFG文件是构建其网络结构的关键。这个文件包含了网络的各种参数和配置信息,通过修改这个文件,我们可以调整网络的结构和性能。下面我们将详细解读这个文件的内容,以及它是如何...
本文中后续对YOLOv3 tiny的编译过程均采用了O3级别的编译优化,以加快其在Tina Linux上的测试。 YOLOv3 tiny在Tina Linux上的测试结果 以一次YOLOv3 tiny在D1哪吒开发板运行的Tina Linux上的测试为例,展示YOlOv3 tiny的测试结果。 layer filters size input output ...