数据增强步骤为:(训练640*640,推理640*384) (1)马赛克:填充,上下左右拼接4图、各图随机平移、裁剪。(可选Mixup) (2)改变HSV,按概率左右翻转。 Network 主干网络 DarknetCsp + Spp + PAN 分部结构 Fcous: 图片进行切片操作,具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值,类似于邻近下采样,这样就拿到了四张...
下一步则要填充灰白边至360可以被32整除,则应该填充至384,最终得到图片尺寸(384,640)。 + View Code 回到顶部 2 BackBone YOLOv1的Backbone总共24个卷积层和2个全连接层,使用了Leaky ReLu激活函数,但并没有引入BN层。 YOLOv2的Backbone在YOLOv1的基础上设计了Darknet-19网络,包含19个卷积层并引入了BN层...
以yoloV5为例,原始的640x640x3的图像输入FOCUS结构,采用切片操作,先变成320x320x12的特征图,再经过一次卷积操作,最终变成320x320x32的特征图。 Focus 的目的是为了增加推理的速度,而不是提高map Focus结构的优势 计算效率:相比于直接进行卷积操作,Focus结构通过切片和拼接的方式减少了计算量。
Model Summary: 140 layers, 7.45958e+06 parameters, 0 gradients image 1/2 D:\yolov5-v3.1\inference\images\bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 buss, 1 skateboards, Done. (0.032s) image 2/2 D:\yolov5-v3.1\inference\images\zidane.jpg: 384x640 2 persons, 1 ties, Done. (0.026s) Results ...
BottleneckCSP数BCSPn(True) 1,3,3 2,6,6 3,9,9 4,12,12 BottleneckCSP数BCSPn(False) 1 2 3 4 Conv卷积核数量 32,64,128,256,512 48,96,192,384,768 64,128,256,512,1024 80,160,320,640,1280 深度对比 img 宽度对比 img发布于 2023-11-28 19:58・IP 属地上海 ...
shape[2:] # print string # print(s) # 384x640 s_result = '' # 输出检测结果 annotator = Annotator(im0, line_width=3, example=str(names)) if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round(...
. 384(32的整数倍)最接近360.2285.. 因此输出:640x384 """ # print(xsz) # img_size(640):384 img_size(5440):3072 # print(ysz) # img_size(640):640 img_size(5440):5440 mulpicplus = int(mulpicplus) x_smalloccur = int(xsz / mulpicplus * 1.2) # 2倍:x_smalloccur:1843 3倍:1228 ...
- [192,240, 384,480, 512,640] # P5/32 - [48,60, 96,120, 144,180] # P4/16 - [12,15, 24,30, 36,45] # P3/8 - [192,240] # P5/32 - [48,60] # P4/16 - [12,15] # P3/8 这两组Anchor跑出来的训练结果基本是一致...
输入大小均匀地从 [320, 352, 384, 416, 448, 480, 512, 544, 576, 608, 640, 672, 704, 736, 768] 获取。4、IoU Aware Branch 在 YOLOv3 中，将分类概率和 objectness 相乘作为最终的检测置信度，但却没有考虑定位置信度。为了解决这一问题，我们将 objectness 与定位置信度 IoU 综合起来， 使用下面...
tensort推理(384*640) image 1/2 /root/tensorRT_test/test/yolov5-7.0/data/images/bus.jpg: 384x640 3 persons, 1 bus, 2.0ms image 2/2 /root/tensorRT_test/test/yolov5-7.0/data/images/zidane.jpg: 384x640 2 persons, 2 ties, 1.9ms Speed: 0.5ms pre-process, 2.0ms inference, 0.8ms NM...