Yolov3网络结构图
时间: 2024-02-19 16:50:50 浏览: 159
以下是Yolov3的网络结构图:

Yolov3网络结构图包括三个主要部分:Darknet-53特征提取网络,基于不同尺度的特征图的检测头和后处理过程。在检测头中,使用了三种不同尺度的特征图来检测不同大小的物体。后处理过程包括非极大值抑制(NMS)和框的筛选,以得到最终的检测结果。
相关问题
yolov3网络结构图
### YOLOv3架构解析
YOLOv3(You Only Look Once version 3)是一种高效的实时目标检测算法。其网络结构设计旨在提升检测精度的同时保持较高的推理速度。
#### 主要组件概述
YOLOv3采用了Darknet-53作为骨干网,该模型通过一系列卷积层和残差连接构建而成[^1]。具体来说:
- **输入尺寸**:YOLOv3接受416×416像素的固定大小图片作为输入。
- **特征提取器(Backbone)**:基于Darknet-53实现,由多个阶段组成,每个阶段内部含有若干个(3x3)和(1x1)交替排列的卷积操作,并伴有跳跃链接来缓解梯度消失问题并增强学习能力。
- **多尺度预测机制**:不同于前两版仅在一个尺度上做预测,YOLOv3分别在三个不同的空间分辨率下输出边界框坐标与类别概率估计值,这三个层次对应原始图像高度宽度方向缩小比例分别为32倍、16倍以及8倍的位置处获取的感受野较大的深层特征图。

此图为官方给出的标准YOLOv3架构示意,展示了从输入到最终分类回归结果产生的全过程。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image
url = "https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/data/yolov3-spp.png"
img = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
plt.imshow(img)
plt.axis('off') # 不显示坐标轴
plt.show()
```
yolov4网络结构图
YOLOv4是一种流行的对象检测算法,它是YOLO算法系列的最新版本,拥有更高的检测精度和更快的处理速度。该算法的网络结构图如下所示。
YOLOv4的网络结构由一个特征提取网络和一个检测层组成。特征提取网络使用CSPDarknet53架构,其在原Darknet53的基础上引入了Cross-Stage Partial Connection(CSP)模块,减小了计算量和内存使用。检测层采用了anchor-free的方法,使用了SPP(Spatial Pyramid Pooling)和PAN(Path Aggregation Network)模块,可以在不同尺度下同时检测不同大小的目标。
YOLOv4网络结构中还使用了一些额外的技巧来提高精度和速度,如mish激活函数、CmBN(Cross mini-Batch Normalization)和IoU loss等。此外,改进的数据增强和多尺度训练也有助于提升模型性能。
总体来说,YOLOv4的网络结构使用了一系列的创新技术,有效地提高了检测精度和速度。这些技术对于实际场景下的目标检测应用具有重要意义。
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