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...
2 PyTorch实现CSPDarkNet 这个复现包括了全局池化和全连接层,YOLOv4中使用CSP-DarkNet只使用之前的卷积层用作特征提取。 2.1 Mish激活函数和BN_CONV_Mish结构 class Mish(nn.Module): def __init__(self): super(Mish, self).__init__() def forward(self, x): return x * torch.tanh(F.softplus(x)...
通过CSP结构，YOLOv4网络尺寸得以缩小，检测精度不减反增，检测速度提升。CSPDarknet53是模型的核心，负责提取目标特征。该主干网络包含5个CSP模块，通过3×3卷积核实现下采样。输入图片大小定义为608×608，经过5个CSP模块的特征提取，尺寸从608×608变为19×19，实现特征图快速降维。CSPDarknet53作为主干...
旋转目标检测YOLOv4-CSP网络RCIoU损失函数改进先验框目前,遥感技术已被应用于交通规划,海洋检测,天气监控和军事侦察等多个民用和军用领域,并在这多个领域发挥着重要作用.在遥感技术的相关工作中,遥感图像目标检测是其中一个热门领域,如何快速准确的对目标进行检测成为遥感领域中多项工作的迫切需求.遥感图像基于成像波段...
三、YOLO V4轻量化设计 YOffleNet YOLOv4中使用的主要模块是下图中的CSP DenseNet;此外为了防止初始特征图中的信息丢失的问题,作者还设计了PANet结构,其是通过自下而上的路径增强特征表达的。它促进信息的流动的同时也增加了特征图中的通道数、增加参数的数量,这也是YOffleNet模型为它改进了上述YOLOv4模型的缺点。
YOLOv4_BOS_SAM_PAN_CSP_CmBN是YOLO系列算法精讲_全网最详细的YOLO_从v1到v4_从小白到大佬的第6集视频,该合集共计6集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
摘要 本发明涉及一种基于ACYOLOV4_CSP的印刷电路板微小缺陷检测方法。包括:步骤S1、利用LabelImg标注工具对高分辨率的原数据集的每张图片进行标注,即标注印刷电路板的缺陷类别和位置;标注完成后,对标注后的数据集进行预处理,得到训练集;步骤S2、将训练集喂给ACYOLOV4‑CSP网络,得到检测印刷电路板微小缺陷的ACYOLOV4...
本发明涉及一种基于ACYOLOV4_CSP的印刷电路板微小缺陷检测方法.包括:步骤S1,利用LabelImg标注工具对高分辨率的原数据集的每张图片进行标注,即标注印刷电路板的缺陷类别和位置;标注完成后,对标注后的数据集进行预处理,得到训练集;步骤S2,将训练集喂给ACYOLOV4CSP网络,得到检测印刷电路板微小缺陷的ACYOLOV4CSP模型;步骤...
YOLOv4-PyTorch/CSPDarknet53.py/ Jump to Cannot retrieve contributors at this time 140 lines (99 sloc)4.01 KB RawBlame importtorch importtorch.nnasnn importtorch.nn.functionalasF classMish(nn.Module): def__init__(self): super(Mish,self).__init__() ...
三、YOLO V4轻量化设计 YOffleNet YOLOv4中使用的主要模块是下图中的CSP DenseNet;此外为了防止初始特征图中的信息丢失的问题,作者还设计了PANet结构,其是通过自下而上的路径增强特征表达的。它促进信息的流动的同时也增加了特征图中的通道数、增加参数的数量,这也是YOffleNet模型为它改进了上述YOLOv4模型的缺点。