YOLOX的backbone结构图 输入是Batch*3*640*640尺寸的图像。 输出是经过PAFPN网络之后的不同层次的特征图: (pan_out2, pan_out1, pan_out0)。 左边绿色的CSPDarknet,右边红色的线表示Path Aggregation。 具体的代码如下: class YOLOPAFPN(nn.Module): """ YOLOv3 model. Darknet 53 is the default backbo...
提取码:6uk8 包括YOLOX-S、YOLOX-M、YOLOX-L、YOLOX-X、YOLOX-Tiny和YOLOX-Nano的backbone网络权重。在此,感谢旷视团队达到YOLOX项目的开源!! 经由笔者整理后的YOLOX-Backbone项目链接: yjh0410/YOLOX-Backbone: The backbone CSPDarkNet of YOLOX. (github.com)github.com/yjh0410/YOLOX-Backbone 经...
3.2.2.2 Backbone Yolox-Darknet53的Backbone主干网络,和原本的Yolov3 baseline的主干网络都是一样的。 都是采用Darknet53的网络结构,大白在Yolov3的视频中,对于它的来源,结构,各个组件的细节,都有很清晰的讲解,如何有不了解的,可以查看视频《Yolov3相关算法的原理及实现》。 3.2.2.3 Neck 在Neck结构中,Yolox-D...
(2)由于采取了更强的数据增强方式,作者在研究中发现,ImageNet预训练将毫无意义,因此,所有的模型,均是从头开始训练的。 2.2.2.2 Backbone Yolox-Darknet53的Backbone主干网络,和原本的Yolov3 baseline的主干网络都是一样的。 都是采用Darknet53的网络结构。 2.2.2.3 Neck 在Neck结构中,Yolox-Darknet53和Yolov3 ...
Backbone:采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方式; Neck:采用了SPP(按照DarknetAB的设定)、FPN+PAN结构; 输出端:采用CIOU_Loss、DIOU_Nms操作。 因此可以看出,Yolov4对Yolov3的各个部分,都进行了很多的整合创新。 Yolov5网络结构图 而在Yolov5网络中,和Yolov4不同,最大的创新点在于,作者将网络结构,...
Backbone:采用了CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock等方式; Neck:采用了SPP(按照DarknetAB的设定)、FPN+PAN结构; 输出端:采用CIOU_Loss、DIOU_Nms操作。 因此可以看出,Yolov4对Yolov3的各个部分,都进行了很多的整合创新。
YoloX由旷视科技开源,以YoloV3(Darknet53作为backbone)作为基线,最大的区别在于Decoupled Head,Data Aug,Anchor Free 和样本匹配(SimOTA)这几个方面,另外还提供了完善的代码,并很贴心的提供了部署脚本,真的很友好了。 1. Decoupled Head 将检测头解耦无疑会增加运算的复杂度,但经过权衡速度和性能上的得失,最终使用...
另外，当切换到先进的 YOLOv5 架构，采用先进的 CSPNet backbone 和 额外的 PAN head，YOLOX-L 在 COCO 上以 640x640 的分辨率实现了 50.0% 的 AP，这比对应的 YOLOv5-L 高出 1.8%。作者也将他们的设计策略应用于更加小尺寸的模型上。YOLOX-Tiny 和 YOLOX-Nano (只有0.91M参数 和 1.08G FLOPs)...
YOLOX是一个目标检测算法,它是YOLO (You Only Look Once)系列算法的一个最新版本,通过改进网络结构和设计,提高了目标检测的准确性和速度。 YOLOX的网络结构包含以下主要组件: 1. Backbone网络:YOLOX使用了类似于CSPDarknet53的骨干网络结构,它包含一系列的卷积层和池化层,用于提取输入图像的特征。 2. Neck网络:...
总的来说,YOLOX作为一种新型的目标检测网络结构,通过引入CSPDarknet53作为backbone、SPP和PAN作为neck、Anchor-free和GIOU-Loss作为head等创新设计,实现了高精度和高速度的目标检测。同时,通过采用数据增强、label smoothing、Mosaic数据加载和cosine学习率衰减等训练策略,以及NMS和SimOTA等推理策略,YOLOX进一步提高了模型的...