网站注册空间,飞浪网站建设,北京网站开发公司飞沐,西安网站建设云速文章目录 1. Backbone Darknet-532. 整体架构3. 损失函数4. 训练过程5. 预测过程 YOLOv1、YOLOv2都是在CVPR这种正规的计算机视觉学术会议上发表的正式学术论文。 YOLOv3不算一篇严谨的学术论文#xff0c;是作者随笔写的技术报告。
YOLOv3性能#xff1a; 1. Backbone Dark… 文章目录 1. Backbone Darknet-532. 整体架构3. 损失函数4. 训练过程5. 预测过程 YOLOv1、YOLOv2都是在CVPR这种正规的计算机视觉学术会议上发表的正式学术论文。 YOLOv3不算一篇严谨的学术论文是作者随笔写的技术报告。
YOLOv3性能 1. Backbone Darknet-53
YOLOv3在v2的基础上更换了骨干网络将Darknet-19替换为了Darknet-53。 性能对比 2. 整体架构 输入为416*416大小的图像。输出3个尺度的feature map分别为 13 × 13 × 255 26 × 26 × 255 52 × 52 × 255 13\times 13\times 25526\times 26\times 25552\times 52\times 255 13×13×25526×26×25552×52×255。
三个尺度分别输入图像划分为 13 × 13 26 × 26 52 × 52 13\times 1326\times 2652\times 52 13×1326×2652×52个grid cell。 13 × 13 13\times 13 13×13下采样32倍 26 × 26 26\times 26 26×26下采样16倍 52 × 52 52\times 52 52×52下采样8倍。 13 × 13 13\times 13 13×13的感受野对应原图上的感受野就是 32 × 32 32\times 32 32×32。 13 × 13 13\times13 13×13负责预测大物体 26 × 26 26\times26 26×26负责预测中等大小物体 52 × 52 52\times52 52×52负责预测小物体。
255怎么来的呢 3 × ( 5 80 ) 255 3\times (580)255 3×(580)255。其中3每个grid cell生成3个anchor每个anchor对应一个预测框每个预测框有580个参数5(x,y,w,h,c)80coco数据集80个类别的条件类别概率 。 3. 损失函数
在yolov3中如果一个anchor和ground-truth的IoU最大那么它就是正样本。如果它和ground-truth有一
部分IoU但是不是最大的那么这些框则忽略掉。如果某个anchor和ground-truth的IoU小于阀值它则为负样本。 4. 训练过程 5. 预测过程
