v3,v4,v5 neck对比

最新推荐文章于 2026-01-04 21:04:36 发布
原创 最新推荐文章于 2026-01-04 21:04:36 发布 · 175 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#深度学习

博客介绍了FPN、SPP模块、FPN+PAN结构，还提及用CSP代替普通conv，这些内容与深度学习相关，在信息技术领域有重要应用。

请添加图片描述
FPN

请添加图片描述
SPP模块、FPN+PAN结构

请添加图片描述
CSP代替普通conv

YOLO1-5的BackBone和Neck
Hobart
08-20 3531
YOLO1： Backbone: GoogLeNet with no inception modules Neck: None
 Head: YOLO [fc(1570)->7*7(5*2+20)] YOLO2： Backbone: darknet19 Neck: None
 Head: passthrough [conv->13*13*anchor*(5+20)] 7*7卷机使用3*3加1*1卷机替代。减少计算量小，防止过拟合;网络可以做的更深，更好的提取特征。 使用.
yolov3 v4 v5的对比
jasonxu的博客
08-21 1万+
以下将以v3、v4、v5的顺序进行介绍并比对： 1、backbone yolov3 、v4网络结构，参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206 yolov4网络结构 yolov4网络结构 yolov3：Darknet53，借鉴了ResNet的残差结构，使用这种结构可以让网络结构更深。 yolov4：CSPDarknet53，CSP就是CSPNet论文里面跨阶段局部融合网络，CSP结构在每个res_block残差块的头尾增加连接，使特征更好...
【Pytorch深度学习50篇】·······第五篇：【YOLO】【1】----- YOLO V3 V4 V5的模型结构
guligedong的博客
11-10 2766
第四篇，我们已经简单的过了一个segmentation网络，下面我们要进入一个相对要复杂一点的系列了，它也是用于目标检测的，与segmentation不同的是，这个网络会回归出目标的位置和大小。YOLO的全程是 You Only Look Once，它的作者是“小马哥”，这里我先表达一下对小马哥敬意和崇拜，真的是大隐隐于的大神，目前他已经官宣退出CV界，原因是居然后小时候看的动画片里的火箭队一样，维护世界和平，点赞，下面给你看看他的简历，你就知道他为什么叫小马哥了。 同时，YOLO在我看来也可以叫做 Yo
深度学习_目标检测_YOLOv1,v2,v3,v4,v5,v6,v7全系列详解（持续更新）
热门推荐
欢迎大家关注我
07-08 6万+
YOLO系列+Stable Diffusion系列模型，全方位解析。
【目标检测经典模型比较】--YOLOv1、v2、v3、v4、v5、x、v7、v8
weixin_62371528的博客
02-06 9698
YOLOv1、v2、v3、v4、v5、x、v7、v8。YOLO全系列图文讲解，并包含优缺点与创新点比较，最后还有yolov8模型改进方法.
目标检测 | YOLO v4、YOLO v5、YOLO v6理论讲解
houjingchuan的博客
07-26 2444
目标检测：YOLO v4、YOLO v5与YOLO v6理论知识笔记，根据B站up霹雳吧啦Wz与优快云博主路人贾的目标检测相关博文总结。
论文记录1_YOLO系列(v1 v2 v3 v4)
zxm_的博客
09-28 2616
YOLO系列阅读笔记V1 V2 V3YOLO V1目标检测问题YOLO V1的实现方法置信度例子YOLO V1网络架构V1 损失函数YOLO V1的优点YOLO V1的缺点YOLO V2Batch Normalization 批量标准化High Resolution Classifier 高分辨率分类器Convolutional With Anchor BoxesDimensionCluster(维度聚类)Direct Location Prediction 直接位置预测Fine-Grained Featu
YOLO发展史(v4/v5的创新点汇总！)
3D视觉工坊
07-04 5843
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达YOLO系列是非常经典的目标检测算法，尤其是 YOLO v1和v3，以及近期的v4和v5，都有很大影响力，大家一起根据这两篇文章，捋一...
一文读懂YOLO V5 与 YOLO V4
williamhyin的博客
07-31 8546
一文读懂YOLO V5 与 YOLO V4 YOLO之父Joseph Redmon在今年年初宣布退出计算机视觉的研究的时候，很多人都以为目标检测神器YOLO系列就此终结。然而在4月23日，继任者YOLO V4却悄无声息地来了。Alexey Bochkovskiy发表了一篇名为YOLOV4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection的文章。YOLO V4是YOLO系列一个重大的更新，其在COCO数据集上的平均精度(AP)和帧率精度(FPS)分别提高了10%
精选资源
为YOLO V5铺垫：一文看懂YOLO V1-V4的变化
09-02
- YOLO V4在V3的基础上使用了PAN（Path Aggregation Network），进一步提升对小目标的检测性能。 3. **Anchor相关**： - YOLO V1和V2使用固定尺寸的网格细胞（Cell）预测边界框，V1每个Cell预测5个框，V2则是每个...
深度学习—卷积神经网络（4）
weixin_62919816的博客
01-03 179
感受野(Receptive field）深度学习—卷积神经网络（4）
如何评估 CNN 模型在验证码识别任务中的性能？
Data_agent19970108018
01-04 708
摘要：验证码识别作为多字符序列分类任务，需关注整串准确率（业务核心）和单字符准确率（问题定位）。核心指标包括整串准确率（≥90%实用）、单字符准确率、混淆矩阵（定位易混淆字符）及推理速度（≤100ms/张）。评估需独立测试集（≥1000样本），通过损失曲线判断过拟合/欠拟合。调优方向包括：整串错误优化预处理或CTC模型，单字符错误补充样本，过拟合增强数据或轻量化模型，速度慢则量化或硬件加速。进阶测试需涵盖噪声、跨场景及概率阈值优化。评估旨在针对性改进，需综合多指标而非仅看准确率。
深度学习资源合集
宝宝单机的博客
01-02 689
基于深度学习的车牌识别系统
qq_35827191的博客
01-02 1095
本文提出了一种基于深度学习的车牌识别系统解决方案，采用模块化设计架构，包含车辆检测(YOLOv3-tiny)、车牌定位(RetinaNet)和字符识别(LPRNet)三大核心模块。系统通过轻量级模型实现实时处理能力，利用特征金字塔网络和Focal Loss优化小目标检测效果，并采用端到端的字符识别方案。文章详细阐述了技术选型依据、网络结构原理、代码实现细节及环境配置要求，为车牌识别系统的开发提供了完整的实践指导。该系统可广泛应用于智能交通、安防监控等场景，具有良好的实用价值。
【深度学习新浪潮】本地文档总结引擎部署全攻略（二）：增量更新、自定义模板与实战汇报生成
12-31 149
基础系统的总结格式由固定，无法满足不同汇报场景（如周汇报、月汇报、项目总结）的需求。通过自定义Prompt模板，我们可以定义灵活的输出格式，支持模板变量（如文档名称、时间范围、汇报人）。在from llama_index . core . prompts import PromptTemplate from llama_index . core . query_engine import CustomQueryEngine # 定义常用汇报模板 REPORT_TEMPLATES = {
结合 Swin Transformer 与 LSTM 的残差自回归模型，用于高精度光学波前时序预测与相位重建
12-31 505
本文提出SwinLSTM模型，将Swin-Transformer融入LSTM细胞内部，通过窗口注意力机制替代传统卷积进行时空融合。创新点包括：1）在门控前使用Swin block进行空间-上下文交互；2）采用残差预测框架输出变化量Δ，提升对光学波前信号的建模能力；3）实现可控教师强制策略，使训练与评估逻辑一致；4）构建面向Zernike系数序列的端到端处理流程，支持从系数到相位图的可视化转换。实验表明，该方法在建模光学波前等时空信号时，相比传统ConvLSTM能更好地捕获长程依赖关系。完整实现代码已在k学长
深度学习—卷积神经网络（2）
renjt01的博客
12-30 144
深度学习—卷积神经网络（2） 2.DNN与CNN的区别 3.卷积的数学定义 4.CNN的结构组成 卷积层 #人工智能#具身智能#VLA#大模型#AI#LLM#Transformer 架构#AI技术前沿#Agent大模型#工信部证书#人工智能证书#职业证书
智能体在车联网中的应用：第35天 车联网轨迹预测核心技术：从Social-LSTM到VectorNet的演进与实践
IT深耕十余载，大道之简
12-31 752
本文探讨了智能驾驶中车辆轨迹预测技术的发展，重点分析了Social-LSTM和VectorNet两大里程碑模型。Social-LSTM创新性地引入社交池化层，通过LSTM网络建模个体间交互，开创了深度学习在轨迹预测领域的应用。VectorNet则采用层次化图神经网络，统一处理动态轨迹与静态地图信息，大幅提升了预测精度和效率。文章对比了两者的技术演进，指出轨迹预测正从学术研究向工业级解决方案转变，并展望了多智能体协同预测、与大模型结合等未来发展方向。这些技术进步为车联网时代的行车安全和交通效率提供了核心支撑。
深度学习周报（25.12.29~26.1.4)
最新发布
m0_57788739的博客
01-04 815
上面的KL散度、JS散度与总变分距离都是同一个“大家族”的特例，即 f-散度族（f-Divergences）。这是一类用于衡量两个概率分布之间差异的函数，它们都基于一个共同的数学形式。离散情况下：连续情况下：其中要求为凸函数，且并约定：1.；2.。它们（主要是前面学习的三种）与 Wasserstein 距离的主要对比如下：1. Wasserstein 距离与总变分距离都是度量，而KL散度与JS散度都只是散度；2. Wasserstein 距离连续且考虑几何依赖，而另三者均不连续与不考虑。
YOLO的Neck模块有什么用
04-20
接下来，不同YOLO版本的改进，比如v4使用SPP+PANet，v5在PANet基础上加入CSP模块，v7优化PAN结构，v8的C2模块中的Bottleneck结构，这些都是Neck模块的演变，需要逐一说明。 用户之前的问题提到了SPPF模块的作用，...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值