其中第一个创新点是引入Spatial Pyramid Pooling(SPP)模块: 代码中max pool和route层组合,三个不同尺度的max-pooling将前一个卷积层输出的feature maps进行多尺度的特征处理,再与原图进行拼接,一共4个scale。相比于只用一个max-pooling,提取的特征范围更大,而且将不同尺度的特征进行了有效分离; 第二个创新点是在F...
1、SPP结构参杂在对CSPdarknet53的最后一个特征层的卷积里,在对CSPdarknet53的最后一个特征层进行三次DarknetConv2D_BN_Leaky卷积后,分别利用四个不同尺度的最大池化进行处理,最大池化的池化核大小分别为13x13、9x9、5x5、1x1(1x1即无处理) #---## SPP结构,利用不同大小的池化核进行池化# 池化后堆叠#--...
SPP(Spatial Pyramid Pooling,空间金字塔池化结构):对于非全连接网络而言,如SSP Block这幅图,通过spp模块实现了局部特征和全局特征的featuremap级别的融合(所以空间金字塔池化结构的最大的池化核要尽可能的接近等于需要池化的featherMap的大小),丰富最终特征图的表达能力,从而可以提高MAP,并且几乎不会降低网络运行速度。yo...
elserandom_paths = get_random_paths(paths, n, m);//随机选取n张图片的路径。for(i =0; i < n; ++i) {float*truth = (float*)xcalloc(5* boxes,sizeof(float));constchar*filename =random_paths[i];intflag = (c >=3); mat_cv*src; src= load_image_mat_cv(filename, flag);//image...
原始的SPP模块位于Neck中间部分,作者同样将SPP插入到CSPPAN中间位置,见上图b。 YOLOv4-tiny YOLOv4是专为低端GPU而设计的一种架构,其计算模块见下图。在这里,作者采用CSPOSANet+PCB架构构成了YOLOv4的骨干部分。 在计算模块中, 。通过计算,作者推断得到k=3,其对应的计算单元示意图见上图。至于YOLOv4-tiny的通道...
ResX:由一个CBL和X个残差组件构成,是Yolov3中的大组件。每个Res模块前面的CBL都起到下采样的作用,因此经过5次Res模块后,得到的特征图是608->304->152->76->38->19大小。 其他基础操作: Concat:张量拼接,会扩充两个张量的维度,例如26*26*256和26*26*512两个张量拼接,结果是26*26*768。Concat和cfg文件中...
其中第一个创新点是引入Spatial Pyramid Pooling(SPP)模块: 代码中max pool和route层组合,三个不同尺度的max-pooling将前一个卷积层输出的feature maps进行多尺度的特征处理,再与原图进行拼接,一共4个scale。相比于只用一个max-pooling,提取的特征范围更大,而且将不同尺度的特征进行了有效分离; ...
SPP 原始的SPP模块位于Neck中间部分,作者同样将SPP插入到CSPPAN中间位置,见上图b。 YOLOv4-tiny YOLOv4是专为低端GPU而设计的一种架构,其计算模块见下图。在这里,作者采用CSPOSANet+PCB架构构成了YOLOv4的骨干部分。 在计算模块中, , 。通过计算,作者推断得到k=3,其对应的计算单元示意图见上图。至于YOLOv4-tin...
最后,研究者选择了 CSPDarknet53 骨干网络、SPP 额外模块、PANet 路径聚合 neck 和 YOLOv3(基于锚的)head 作为 YOLOv4 的整体架构。BoF 和 BoS 的选择 为了提升目标监测的训练效果,CNN 使用了以下方法:激活函数:ReLU、 leaky-ReLU、parametric-ReLU、ReLU6、SELU、Swish、Mish;边界框回归损失(Bounding box ...
SPP 应用了略有不同的策略来检测不同尺寸大小的目标,即使用一个空间金字塔池化层替代了最后的池化层(在最后的卷积层之后)。其特征图在空间上分成了 m×m 个 bin,其中 m 可以分别为 1、2、4 等值。然后针对每个通道,为每个 bin 应用一次最大池化。这会形成一个长度固定的表征,然后可以使用 FC 层对该表征进...