YOLOv4 使用了上面的 CSP 与下面的 Darknet-53 作为特征提取的骨干。 相比于基于 ResNet 的设计,CSPDarknet53 模型的目标检测准确度更高,不过 ResNet 的分类性能更好一些。但是,借助后文将讨论的 Mish 和其它技术,CSPDarknet53 的分类准确度可以得到提升。因此,YOLOv4 最终选择了 CSPDarknet53。 颈部(Neck) ...
YOLOv4 使用了上面的 CSP 与下面的 Darknet-53 作为特征提取的骨干。相比于基于 ResNet 的设计，CSPDarknet53 模型的目标检测准确度更高，不过 ResNet 的分类性能更好一些。但是，借助后文将讨论的 Mish 和其它技术，CSPDarknet53 的分类准确度可以得到提升。因此，YOLOv4 最终选择了 CSPDarknet53。颈部（Neck...
然后我们编译YOLOv4的darknet 将项目克隆至本地 $gitclonehttps://github.com/AlexeyAB/darknet$cddarknet 使用下列方式之一进行编译 使用CMake $mkdirbuild-release$cdbuild-release$cmake ..$make -j$make install 如果期间报错,可能是之前的依赖安装有问题,按错误提示Google解决,然后再次编译,注意再次编译前使用m...
CSPDarknet53 是算法的核心,用来提取目标特征。由图中可知该主干网络结构中包含了 5 个 CSP 模块。每个 CSP 模块的下采样可以通过大小为 3×3 的卷积核来实现。YOLOv4 网络模型将输入图片的大小定义为 608×608,经过主干网络中的五个 CSP 模型进行特征化提取后,特征图尺寸变化了五次,最终从 608×608 变成了...
原本yoloV4的backbone为CSPDarkNet53, 并且yoloV4在yoloV3的基础上改进了特别多。比如CSP结构,SPP结构, FPN+PAN,CIOU_loss,DIOU_NMS等等。 yoloV4的网络结构图为: 以输入图像尺寸为608*608为例,获得 darkNet53中间层的76x76尺寸图象、38x38尺寸以及19x19的图像下尺寸(下采样8,16,32倍)三个初步的有效特征层...
① 下载darknet-master.zip并解压 ② 打开CMake,设置源码和生成项目路径,设置编译平台比如VS2015 x64, 然后点config,看下官方配置图 上面的生成目录和源码目录相同,当然你的生成目录可以自己设置,config一次后需要设置OPENCV目录 和GPU相关配置 至于CUDA和CUDNN因为我用GPU版的TensorFlow都配置好的,基本可以自己定位,...
1、其一是将DarknetConv2D的激活函数由LeakyReLU修改成了Mish,卷积块由DarknetConv2D_BN_Leaky变成了DarknetConv2D_BN_Mish。 Mish函数的公式与图像如下: 2、其二是将resblock_body的结构进行修改,使用了CSPnet结构。此时YOLOV4当中的Darknet53被修改成了CSPDarknet53。
Yolov4 类封装了 YOLOv4 的功能。它初始化权重和配置文件路径,定义类列表,并使用cv2.dnn.readNetFromDarknet. 它还设置了推理所需的参数。 import cv2 import numpy as np import time import argparse class Yolov4: def __init__(self): self.weights = opt.weights # loading weights ...
3、编译Darknet 1.下载安装VS Code 2.本地代码与github同步 3.编译 4、准备数据 1.生成标注文件(txt) 2.修改配置文件 5、训练模型 6、测试模型 1、环境配置(亲测可用) Ubuntu 20.04 CUDA 11.2 cuDNN OpenCV_contrib 4.3.0 OpenCV 4.3.0 2、下载安装 ...
YOLOv4利用上面的CSP连接,下面的Darknet-53作为提取特征的骨干。 与基于ResNet的设计相比(尽管ResNet模型具有更好的分类性能),CSPDarknet53模型具有更高的目标检测精度。但Mish等技术可以提高CSPDarknet53的分类精度。因此,YOLOv4的最终选择是CSPDarknet53。