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...
本文的Yolox算法,也从这个角度出发,将Yolox模型,变为多种可选配的网络,比如标准网络结构和轻量级网络结构。 (1)标准网络结构:Yolox-s、Yolox-m、Yolox-l、Yolox-x、Yolox-Darknet53。 (2)轻量级网络结构:Yolox-Nano、Yolox-Tiny。 在实际的项目中,大家可以根据不同项目需求,进行挑选使用。 3.2 Yolox基础...
(1)Yolox-Nano Yolox-Nano是Yolox系列最小的结构,网络参数只有0.91M。 https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/119329864 (2)Yolox-Tiny https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/119329848 (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...
2.2.3 各个Yolox网络结构图 不过考虑到,有些同学可能不方便,使用netron查看。 因此,大白也上传了使用netron打开的,每个网络结构图的图片,也可以直接查看。 (1)Yolox-Nano Yolox-Nano是Yolox系列最小的结构,网络参数只有0.91M。 (2)Yolox-Tiny (3)Yolox-Darknet53 Yolox-Darknet53是在Yolov3的基础上,进行...
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网络结构可视图的地址,点击查看。 https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/119329864 (2)Yolox-Tiny 此处放上Yolox-Tiny网络结构可视图的地址,点击查看。
网络结构 Yolov2采用了Darknet-19特征提取网络,网络结构图如下所示: YOLOv2采用了一个新的基础模型(特征提取器),称为Darknet-19,包括19个卷积层和5个maxpooling层,网络结构图如下所示 加入BN层 对数据进行预处理(统一格式、均衡化、去噪等)能够大大提高训练速度,提升训练效果。因此, ...
1. 标准网络改进:Yolox-Darknet53 2.1 输入端 2.2 BackBone主干网络 - 待细究 2.3 Neck 2.4 Prediction 2. 标准网络改进:Yolox-s、Yolox-m、Yolox-l、Yolox-x 3. 轻量网络设计:Yolov4-Tiny、和Yolox-Nano 3.1 轻量级网络 3.2 数据增强的优缺点 4. 速度和精度对比 5. 实践出来的调优组合 此篇博文...
此次以YOLOX-S模型为介绍,YOLOX-S模型参数量少,对实时性要求较高,适配度更优,与YOLOX-Nano等模型相比,YOLOX-S模型保有一定的模型体量,具有较高的检测精确率。 二、 算法介绍 2.1 YOLOX算法结构图: 2.2 算法独特点 解耦头:YOLOX的解耦头(Decoupled head)与以往的YOLO不同,它包含一个1*1的卷积层以调整通...
2.4 结构整合 YOLO Body In [18] class YoloBody(nn.Layer): def __init__(self, num_classes, kind): super().__init__() depth_dict = {'nano': 0.33, 'tiny': 0.33, 's' : 0.33, 'm' : 0.67, 'l' : 1.00, 'x' : 1.33,} width_dict = {'nano': 0.25, 'tiny': 0.375, 's...
针对人工识别叶片费时、费力、准确率低的问题提出了一种基于改进ＹＯＬＯＸ－Ｓ网络的玉米病害识别模型，并将该模型部署到Ａｔｌａｓ２００ＤＫ开发板中。该研究在ＹＯＬＯＸ－Ｓ的基础上添加了４个ＣＢＡＭ注意力机制模块，其中３个注意力机制模块添加到网络的Ｂａｃｋｂｏｎｅ与Ｎｅｃｋ之间，第４个注意力机制...