Yolox-Nano是Yolox系列最小的结构,网络参数只有0.91M。 此处放上netron打开的,Yolox-Nano网络结构可视图,点击即可查看。 (2)Yolox-Tiny 此处放上Yolox-Tiny网络结构可视图,点击即可查看。 (3)Yolox-Darknet53 Yolox-Darknet53是在Yolov3的基础上,进行的改进,也是后面主要介绍的网络结构。 此处放上Yolox-Dark...
YOLOX提供不同版本的模型,主要区别在于修改网络的depth和width,其对应的大小分别为: self.depth = 0.33 # nano: 0.33, tiny:0.33, s: 0.33, m: 0.67, l: 1.0, x: 1.33 # nano和tiny需调整self.input_size = (416, 416) self.width = 0.50 # nano: 0.25, tiny: 0.375, s: 0.50, m: 0.75, l...
V2版本舍弃Dropout,卷积后全部加入Batch Normalization 网络的每一层的输入都做了归一化,收敛相对更容易 经过Batch Normalization处理后的网络会提升2%的mAP 从现在的角度来看,Batch Normalization已经成网络必备处理 YOLO-V2-更大的分辨率 V1训练时用的是224 * 224,测试时使用448 * 448 可能导致模型水土不服,V2训练...
YOLOX使用了Focus网络结构,这个网络结构是在YoloV5里面使用到比较有趣的网络结构,具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值,这个时候获得了四个独立的特征层,然后将四个独立的特征层进行堆叠,此时宽高信息就集中到了通道信息,输入通道扩充了四倍。拼接起来的特征层相对于原先的三通道变成了十二个通道。 2.4 FP...
YOLO-Nano:尽管只有0.91百万参数和1.08亿FLOPs,它在COCO数据集上达到了25.3%的AP(平均精度),超过了NanoDet。 增强的YOLOv3:将YOLOv3的性能提高到COCO上的47.3% AP。 YOLOX-L:该版本在Tesla V100 GPU上以68.9帧/秒(FPS)的速度达到了50.0%的AP,与其他高性能模型如YOLOv4-CSP和YOLOv5-L相当,但效率更高。
YOLOX-Nano41625.30.911.08onedrive/github YOLOX-Tiny41631.75.066.45onedrive/github 2.环境安装 1.创建虚拟环境 git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX cd YOLOX virtualenv -p /usr/bin/python3.7 yoloxenv source yoloxenv/bin/activate ...
结果表明，改进后的ＹＯＬＯＸ－Ｓ网络模型与ＹＯＬＯｖ３、ＹＯＬＯｖ４、ＦａｓｔｅｒＲ－ＣＮＮ模型相比，在识别率与精确性方面有着显著的优势，与原模型相比，识别准确率（ｍＡＰ值）提高０．２百分点，改进后的ＹＯＬＯＸ－Ｓ网络模型对玉米病害的识别准确率高达９８．７５％，并且部署到Ａｔｌａｓ２００...
),解决原Y O L O X -S 模型车窗识别准确率较低的问题.首先,通过在Y O L O X -S 模型的主干特征提取 网络中引入可变形卷积神经网络,对卷积核中的各采样点引入偏移量,以便在原始图像中提 取到更具有表征的信息,从而提高车窗识别的精准度;其次,使用F o c a l l o s s 替代原模型中的 二元交叉熵...
新增YOLOX目标检测模型,支持nano/tiny/s/m/l/x版本,x版本COCO val2017数据集精度51.8%。 更多版本发布 简介 PaddleDetection为基于飞桨PaddlePaddle的端到端目标检测套件,内置30+模型算法及250+预训练模型,覆盖目标检测、实例分割、跟踪、关键点检测等方向,其中包括服务器端和移动端高精度、轻量级产业级SOTA模型、冠军...