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-Darknet53网络结构可视图,点击即可查看。 (4)Yolox-s Yolox-s是在Yolov5-s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-s网络结构可视图,点击即可查看。 (5)Yolox-m 此处放上Yolox-m网络...
Yolox-s 的网络结构是由特征提取网络、特征融合模块、头部网络和目标检测、分割等模块组成的。特征提取网络采用 CSPDarknet53 作为骨干网络,其利用了经典的 Darknet53 结构,通过引入 CSP 结构提高了特征提取的效果。特征融合模块主要是用于融合不同层次的特征信息,提升了模型对小目标的检测能力。头部网络主要是用于...
2. nano tiny s m l x 不同格式模型 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,...
YOLOX依据YOLOv3和YOLOv5,使用了CSPNet,SiLU激活函数以及PANet,并遵循缩放规则设计了YOLOX-S/M/L/X等四种模型。 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...
本文提出了一种改进的YOLOX-S网络的金属表面缺陷图像检测方法,首先引入了金属表面缺陷目标检测数据集NEU-DET,分析了新一代的YOLO模型YOLOX的网络结构与算法特点。针对YOLOX-S模型在金属表面缺陷数据集上检测存在的问题,提出了添加注意力机制模块与改进损失函数的优化措施。在NEU-DET数据集上通过空间和通道多维度提取缺...
YOLO五种网络结构区别 n s m l x 五种网络的比较 Yolov5代码中的五种网络,内容基本上都是一样的,只有最上方的depth_multiple和width_multiple两个参数不同。就是这两个参数(网络深度和网络宽度)决定着四种版本的不同。
9.Yolox网络结构图 (1)将输入图片resize成640×640的大小:Inputs(640,640,3) 这里3是指什么? 3是通道数,通道是什么? (2)利用Focus网络结构进行特征提取:Focus(320,320,12),见4(1) 压缩高和宽,扩张通道数 (3)卷积标准化+激活函数进行通道调整:Conv2D_BN_SiLU(320,320,64) ...
② BackBone主干网络:Darknet53。 ③ Neck:FPN结构。 基础网络 以YOLOv3+DarkNet53作为基线 YOLOv3 baseline基线模型采用了DarkNet53骨干+SPP层(即所谓的YOLOv3-SPP 基线模型在COCO val上取得了38.5%AP指标 数据增强 强大的数据增强: 使用Mosaic和Mixup来提高YoloX的表现,Mosaic是Yolov3变体提出的一种有效的增强策...
本网络结构从gluoncv/model_zoo/yolo/darknet.py调试得到 darknet layers = [1, 2, 8, 8, 4] darknet channels = [64, 128, 256, 512, 1024] --- Layer (type) Output Shape Param # === Input (1, 3, 512, 703)
【基于改进YOLOX-S网络的金属表面缺陷图像检测】 本文为了实现金属零件制造和加工环节中表面缺陷的图像检测识别,提高金属零件加工流水线过程中不合格产品的图像检测准确率,提升金属缺陷检测过程中的设备自动化水平,解决人工检测中易疲劳、检测效率低、检测精度低、主观性强和无法适应大批量高质量零件的检测问题。提出一种...