YOLOv4-tiny结构是YOLOv4的精简版,属于轻量化模型,参数只有600万相当于原来的十分之一,这使得检测速度提升很大。整体网络结构共有38层,使用了三个残差单元,激活函数使用了LeakyReLU,目标的分类与回归改为使用两个特征层,合并有效特征层时使用了特征金字塔(FPN)网络。其同样使用了CSPnet结构,并对特征提取网络进行通道...
同时，为了优化目标的分类与回归，该模型采用了两个特征层，并利用特征金字塔(FPN)网络有效地合并了这些特征层。此外，YOLOv4-tiny还引入了CSPnet结构，并对特征提取网络进行了通道分割，将3x3卷积后的特征层通道分为两部分，仅选取第二部分使用。在COCO数据集上的测试结果显示，该模型达到了40.2%的AP50和371FPS，相...
YOLOv4-tiny是YOLOv4的轻量化版本，其结构紧凑，参数量仅为原版的十分之一，优化了检测速度。整体网络由38层构成，利用了三个残差单元和LeakyReLU激活函数，同时将分类与回归操作整合至两个特征层中，通过特征金字塔（FPN）技术合并有效特征。基于CSPnet结构，实现通道分割，提取关键特征，以3x3卷积输出的特...
YOLOv4-tiny是YOLOv4的一个更为精简的版本,作为一种轻量化模型,其参数数量大幅减少至仅600万,约为原版本的十分之一,从而显著提高了检测速度。该模型的网络架构包含38层,并整合了三个残差单元。在激活函数方面,选择了LeakyReLU。同时,为了优化目标的分类与回归,该模型采用了两个特征层,并利用特征金字塔(FPN)网络...
PeleeNet使用具有Dense结构的轻量化Backbone,减少了SSD Head的输出尺度以节省计算成本。Tiny-DSOD在Backbone和特征金字塔网络(FPN)中引入深度卷积。Tiny-Yolo系列减少了卷积层的数量或去除Neck的多尺度输出。尽管这些高级和高效的网络已取得了令人印象深刻的检测结果,但它们依然有以下局限性:...
15.从input部分输入图片数据,经过backbone部分,最终输出两个尺度的特征图,将两种不同尺度的特征图送入特征金字塔网络(fpn)组成的neck部分,并将融合后的特征传递到预测层中,与此同时head部分完成目标的分类并输出预测框pb1与分类概率cpx,其中x为每个分类的索引; ...
PeleeNet使用具有Dense结构的轻量化Backbone,减少了SSD Head的输出尺度以节省计算成本。Tiny-DSOD在Backbone和特征金字塔网络(FPN)中引入深度卷积。Tiny-Yolo系列减少了卷积层的数量或去除Neck的多尺度输出。尽管这些高级和高效的网络已取得了令人印象深刻的检测结果,但它们依然有以下局限性:...
YoloV4-Tiny中使用了FPN的结构,主要是对第一步获得的两个有效特征层进行特征融合。 FPN会将最后一个shape的有效特征层卷积后进行上采样,然后与上一个shape的有效特征层进行堆叠并卷积。 实现代码如下: import torch import torch.nn as nn from collections import OrderedDict from nets.CSPdarknet53_tiny import ...
文章针对小目标实时检测的实际应用需求,以YOLOv4-Tiny结构为基本框架,使用ECANet重新设计MobileNetV3的Bneck结构并替换主特征提取网络CSPDarkNet53-Tiny,以提高模型的深度和检测速度;通过在其主干网络输出接口后增加SPPCSPC模块和使用路径聚合网络(PAN)替换特征金字塔(FPN),增强模型的感受野,汇聚多区域上下文信息,使每个...
3.特征金字塔(FPN):YOLOv4 Tiny利用特征金字塔结构来解决目标尺度不一致的问题,以提高目标检测的准确性。 4.检测层:YOLOv4 Tiny的检测层主要由一系列卷积层组成,用于预测目标的位置、类别和置信度。 YOLOv4 Tiny的参数量主要取决于网络结构中的卷积核数量、卷积核大小以及特征图的尺寸等。根据官方发布的YOLOv4 Tiny...