如图2中P2部分所示。 图2.本文网络结构图。 实验结果及结论 4. 实验结果 在VisDrone-2019和HIT-UAV两个数据集上验证,本文方法在多尺度目标检测性能方面仍优于主流模型,并且对小目标检测效果提升较大。 图3显示了YOLOv7-tiny (图3a) 和本文方法 (图3b) 在VisDrone-2019测试数据集上的检测效果比较。如图3b的蓝...
1. YOLOV7 整体结构 我们先整体来看下 YOLOV7,首先对输入的图片 resize 为 640x640 大小,输入到 backbone 网络中,然后经 head 层网络输出三层不同 size 大小的 **feature map**,经过 Rep 和 conv输出预测结果,这里以 coco 为例子,输出为 80 个类别,然后每个输出(x ,y, w, h, o) 即坐标位置和前后...
边缘GPU:YOLOv7-tiny 普通GPU:YOLOv7 云GPU的基本模型: YOLOv7-W6 激活函数: YOLOv7 tiny:leaky ReLU 其他模型:SiLU 5.2 Baselines—基线网络 翻译 我们选择以前版本的 YOLO [3, 79] 和最先进的目标检测器 YOLOR [81] 作为我们的基线。 表 1 显示了我们提出的 YOLOv7 模型与使用相同设置训练的基线的...
在COCO数据集和batch=32的V100 GPU上,我们的YOLOv7-tiny (35.2% AP, 0.4ms)模型比美团/YOLOv6-n (35.0% AP, 0.5 ms)快25%,高0.2%AP。
由于YOLOv7-tiny是一个面向边缘GPU的结构,它将使用leaky ReLU作为激活函数。对于其他模型,我们使用SiLU作为激活函数。我们将在附录中详细描述每个模型的缩放因子。 5.2 Baselines 我们选择以前版本的YOLO和SOTA目标检测器YOLOR作为基线。Tab1显示了所提YOLOv7模型与使用相同设置训练的基线模型的比较。 从结果我们可以看出...
YOLOv8的网络结构主要分为三个关键部分:Backbone(主干网络)、Neck(连接网络)和Head。在Backbone部分,YOLOv8采用了CSP(Cross Stage Partial networks)结构,该结构通过部分地跨阶段连接,增强了特征的传递并减少了计算量。CSP结构使得主干网络能够在降低计算成本的同时,保持或甚至增强特征的表达能力,这对于提升模型的性能至...
1. darkne介绍 Darknet 是一个开源的深度学习框架,由 Joseph Redmon(YOLO~YOLOv3作者或参与者) 开发,主要用于实现神经网络模型。这个框架最初是为了实现计算机视觉任务而创建的,尤其是目标检测。其中最著名的应用之一就是 YOLO(You Only Look Once)系列目标检测算法。
根据代码运行环境的不同(边缘 GPU、普通 GPU 和云 GPU),YOLOv7 设置了三种基本模型,分别称为 YOLOv7-tiny、YOLOv7和 YOLOv7-W6。相比于 YOLO 系列其他网络 模型 ,YOLOv7 的检测思路与YOLOv4、YOLOv5相似,其网络架构如图所示。 更详细的模型结构:...
YOLO7_加载模型 (“yolov7-tiny_640x640.onnx”, “labels.txt”, 0.3, 0.45) 图片字节集 = 读入文件 (“person.jpg”) 图片大小 = 取字节集长度 (图片字节集) 推理结果 = YOLO7_推理_从字节集 (图片字节集, 图片大小) 绘制结果 (图片字节集, 推理结果) ...