针对于此,本文对YOLOv4网络进行了改进,即采用MobileNetv2与YOLOv4的主干特征提取网络相结合,并利用深度可分离卷积模块,对YOLOv4的PANet和SPP模块中的传统卷积进行了优化,在公开数据集VOC07+12上进行训练,并将训练后的模型在VOC07test数据集上进行分析、检测.实验结果表明,改进后的YOLOv4卷积神经网络相比于YOLOv4神经...
07:23 05 缺陷区域提取 09:27 06 不同类型的缺陷检测方法 08:41 07 检测效果演示 03:55 01 数据集与任务概述 06:18 02 开源项目应用方法 07:01 03 github与kaggle中需要注意的点 06:24 04 源码的利用方法 12:08 05 数据集制作方法_ev 11:09 01 PascalVoc数据集介绍 09:12 02 项目...
本文使用VOC格式进行评估。VOC07+12已经划分好了测试集,无需利用voc_annotation.py生成ImageSets文件夹下的txt。 在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。model_path指向训练好的权值文件,在logs文件夹里。classes_path指向检测类别所对应的txt。 运行get_map.py即可获得评估结果,评估结果会保存在map_out文件夹...
3 在同种标签的数据中使用mixup不会造成结果的显著增强 07、数据增强相关-cutmix和Mosaic 论文名称:CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features 论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.04899 开源地址:https://github.com/clovaai/CutMix-PyTorch 简单来说cutmix相当于cutout+m...
VOC Trainval(07 + 12) VOC测试(07) 416 0.851 11.29 46.34 更新!!! Mobilenetv3-YOLOv4即将到来!(您只需要在config / yolov4_config.py中更改MODEL_TYPE) 消息!!! 这个仓库在骨干网中添加了一些有用的注意方法。 SEnet(2017年CVPR) CBAM(CVPR 2018) 强调 YOLOv4(细心的YOLOv4和Mobi点...
mobilenetv2-YOLOV4VOC trainval(07+12)VOC test(07)4160.85111.2946.34args Update!!! Mobilenetv3-YOLOv4 is arriving!(You only need to change the MODEL_TYPE in config/yolov4_config.py) News!!! This repo add some useful attention methods in backbone.The following pictures illustrate such thing:...
训练VOC07+12数据集 VOC是 (Visual Object Classes)的简称,它是一套检测和识别标准化的数据集,可以说是该类数据集的开山之作,目前学术界主流是在COCO(另外一个数据集,后面会介绍)数据集上验证模型,已经很少有在VOC数据集上验证了。可以说VOC已经对state-of-the-art的模型不构成挑战了。但是VOC是不是没有必要...
前一阵子YOLOv4发布了,后面就是YOLOv5,估计再过几天就要YOLOv10086了,这个时代技术进步太魔幻,改几个参数就可以继续升级版本。2020.718 OpenCV4.4发布了,支持YOLOv4推理,于是我立刻测试了一波。
VOC07+12yolov4_mobilenet_v3_voc.pthVOC-Test07416x416-79.01 所需环境 torch==1.2.0 注意事项 提供的三个权重分别是基于mobilenetv1、mobilenetv2、mobilenetv3主干网络训练而成的。使用的时候注意backbone和权重的对应。 训练前注意修改model_path和backbone使得二者对应。
请问你改的是5还是4呢，我最近也纠结这个问题