ResX:X个残差组件。 concat:将Darknet-53的中间层和后面的某一层的上采样进行张量拼接,达到多尺度特征融合的目的。这与残差层的add操作是不一样的,拼接会扩充张量的维度,而add直接相加不会导致张量维度的改变。 最后面的蓝色立方体表示三种尺度的输出。 与Darknet-19相比,Darknet-53主要做了如下改进: 没有采用最...
对于GELAN的解读,还是需要重新追溯到YOLOv4,在YOLOv4中,作者采用了之前提到一种CSP(Cross Stage Partial)的架构思想,如下图所示。 图a是一个DenseNet架构,图b是CSPDenseNet的架构,从图中不难看出,CSP的思想就是将网络的特征图拆成两部分,一部分进入原始网络中做特征提取等操作,另一部分直接Concat到第一部分的输出。
默认已经搭建好了基于 Docker 的 Pulsar2 工具链使用环境。 配置文件 yolov9_config.json,需要根据模型的输出节点进行修改,比如,以下配置文件中,需要将output_processors中三个 tensor_name,修改为您根据文章内容得到的 yolov9-c-cut.onnx 的模型的输出节点的名称,如下,我将其填充为/model.38/Concat_output_0、...
# up-concat merge [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], [[-1, 25], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4 # csp-elan block [-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 2]], # 39 # up-concat merge [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']], [[-1, 22],...
(x,w,h,padw,padh)forxinsegments]labels4.append(labels)segments4.extend(segments)# Concat/clip labelslabels4=np.concatenate(labels4,0)forxin(labels4[:,1:],*segments4):np.clip(x,0,2*s,out=x)# clip when using random_perspective()# img4, labels4 = replicate(img4, labels4) # ...
[[-1, 4], 1, Concat, [1]], # cat backbone P2 [-1, 1, C3, [128, False]], # 25 (P2/4-xsmall) [-1, 1, Conv, [128, 3, 1]], [-1, 1,space_to_depth,[1]], [[-1, 22], 1, Concat, [1]], # cat head P3 ...
concat merge[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 7], 1, Concat, [1]], # cat backbone P4# elan-2 block[-1, 1, RepNCSPELAN4, [512, 512, 256, 1]], # 13# up-concat merge[-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']],[[-1, 5], 1, Concat, [1]]...
SPP(通过最大池化将不同尺寸的输入图像变得尺寸一致)、PANnet(修改PAN,add替换成concat) CIOU_Loss、DIOU_nms;自对抗训练SAT:在原始图像的基础上,添加噪音并设置权重阈值让神经网络对自身进行对抗性攻击训练;类标签平滑:将绝对化标签进行平滑(如:[0,1]→[0.05,0.95]),即分类结果具有一定的模糊化,使得网络的抗...
[[-1, 5], 1, Concat, [1]], # cat backbone P3 # elan-2 block [-1, 1, RepNCSPELAN4, [256, 256, 128, 1]], # 16 (P3/8-small) # conv-down merge [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]], [[-1, 13], 1, Concat, [1]], # cat head P4 ...
Concat模块详解 视频课 1分54秒 20 CBLinear模块详解 视频课 5分56秒 21 CBFuse模块详解 视频课 5分21秒 22 DualDDetect模块详解 视频课 18分1秒 模型训练代码详解 23 全集试看 train_dual.py文件概述 视频课 5分35秒 24 部分试看 train_dual.py参数解析之parse_opt 视频课 17分16秒 25 train_dual.py中...