Yolox_Darknet53可视化网络结构图

最新推荐文章于 2024-06-27 14:23:30 发布
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#yolov3 #yolov4 #yolov5 #yolox #yolox_Darknet53

本文介绍了Yolox的七种网络结构，包括两种轻量级网络和五种标准网络，并提供了可视化网络结构图及使用netron工具打开cfg文件的方法。

Yolox共有七种网络结构，包含2种轻量级网络，和5种标准网络。

① 轻量级网络
(1) Yolox-Nano可视化网络结构图：点击查看
(2) Yolox-Tiniy可视化网络结构图：点击查看

② 标准网络
(1)Yolox-s可视化网络结构图：点击查看
(2) Yolox-m可视化网络结构图：点击查看

最低0.47元/天 解锁文章
YOLOX 网络讲解
@bangbang的博客
10-02 1165
简化得到的，OTA也是旷视科技同年出的一篇文章，论文名称叫做《Optimal transport assignment for object detection》，有兴趣的可以自己了解一下。今天讲的YOLOX也是一个Anchor-Free的网络，并且借鉴了FCOS中的思想。，其实就是grid网格中的每个cell），那是不是所有的样本都要参与cost的计算呢，当然不是。（对应论文中的anchor point，其实就是grid网格中的每个cell），牛奶生产基地对应的是标注好的GT Bbox，那现在的。
Yolox_nano可视化网络结构图
江南研习社
08-03 1万+
Yolox共有七种网络结构，包含2种轻量级网络，和5种标准网络。 ① 轻量级网络 (1) Yolox-Nano可视化网络结构图：点击查看 (2) Yolox-Tiniy可视化网络结构图：点击查看 ② 标准网络 (1)Yolox-s可视化网络结构图：点击查看 (2) Yolox-m可视化网络结构图：点击查看 (3) Yolox-l可视化网络结构图：点击查看 (4) Yolox-x可视化网络结构图：点击查看 (5) Yolox-Darknet53可视化网络结构图：点击查看 此外也放上Yolov3、Yolov4、
Yolov4可视化网络结构图
江南研习社
05-20 3万+
该结构图由netron工具打开制作而成，如想安装netron工具，可移步大白的另一篇文章《网络可视化工具netron详细安装流程》
特征可视化————YOLOv8查看网络结构及打印热力图
SQingL的博客
06-27 1万+
在深度学习模型中，特征可视化是指通过可视化方法展示模型内部特征的提取和表示过程。这有助于理解模型的决策过程和它在不同层级上关注的区域。特征可视化在调试、优化和解释模型方面起着关键作用。
yolov3可视化图
11-17
此图是yolov3可是画图，可以用tensorboard打开，如果需要pb文件，请联系作者
深度学习 网络结构 可视化
stone_linclon的专栏
06-15 2277
今天发现一个 可以可视化深度学习 网络结构的 在线工具，     http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 输入是 caffe 的deploy.prototxt 。 1 粘进去 2 按 Shitf+Enter 就开始画图了，速度很快。
Yolox_l可视化网络结构图
江南研习社
08-03 3154
Yolox共有七种网络结构，包含2种轻量级网络，和5种标准网络。 ① 轻量级网络 (1) Yolox-Nano可视化网络结构图：点击查看 (2) Yolox-Tiniy可视化网络结构图：点击查看 ② 标准网络 (1)Yolox-s可视化网络结构图：点击查看 (2) Yolox-m可视化网络结构图：点击查看 (3) Yolox-l可视化网络结构图：点击查看 (4) Yolox-x可视化网络结构图：点击查看 (5) Yolox-Darknet53可视化网络结构图：点击查看 此外也放上Yolov3、Yolov4、
Yolox_m可视化网络结构图
江南研习社
08-03 2890
Yolox共有七种网络结构，包含2种轻量级网络，和5种标准网络。 ① 轻量级网络 (1) Yolox-Nano可视化网络结构图：点击查看 (2) Yolox-Tiniy可视化网络结构图：点击查看 ② 标准网络 (1)Yolox-s可视化网络结构图：点击查看 (2) Yolox-m可视化网络结构图：点击查看 (3) Yolox-l可视化网络结构图：点击查看 (4) Yolox-x可视化网络结构图：点击查看 (5) Yolox-Darknet53可视化网络结构图：点击查看 此外也放上Yolov3、Yolov4、
Yolox_x可视化网络结构图
江南研习社
08-03 6585
Yolox共有七种网络结构，包含2种轻量级网络，和5种标准网络。 ① 轻量级网络 (1) Yolox-Nano可视化网络结构图：点击查看 (2) Yolox-Tiniy可视化网络结构图：点击查看 ② 标准网络 (1)Yolox-s可视化网络结构图：点击查看 (2) Yolox-m可视化网络结构图：点击查看 (3) Yolox-l可视化网络结构图：点击查看 (4) Yolox-x可视化网络结构图：点击查看 (5) Yolox-Darknet53可视化网络结构图：点击查看 此外也放上Yolov3、Yolov4、
OpenCV部署YOLOX支持YOLOX-S M L YOLOX-Darknet53C++和Python源码+模型+说明.zip
05-02
YOLOX-S、YOLOX-M和YOLOX-L分别代表了小、中、大型的模型，而YOLOX-Darknet53则是在YOLOX的基础上结合了Darknet53的特征提取网络，进一步提高了检测精度。 在OpenCV中部署YOLOX，首先需要将提供的预训练模型权重...
YOLO-V5 系列算法和代码解析（四）—— 网络结构
DAOCHI
12-28 2636
文章目录： 辅助工具， 网络配置文件， 网络构建， 网络推理， 绘制网络结构；
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1.YOLOV3 2.YOLOV4 3.YOLOV5
yolov3-tiny检测网络
11-09
基于tensorflow实现yolov3-tiny的检测网络，直接加载官方提供的权重文件给模型中的参数赋值，而不是网上说的什么.h5或者是pb模型。 tensorflow版本：1.11 python版本：3.5 文件中包含权重文件，若想要使用纯tensorflow实现yolov的其他版本，可以按照我这个代码来改
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架构图详细介绍请参看大神Bubbliiiing讲解：Pytorch 搭建自己的YoloX目标检测平台（Bubbliiiing 深度学习 教程）_哔哩哔哩_bilibili
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YOLOX网络结构详解
霹雳吧啦Wz
06-07 5万+
在之前文章中我们已经聊过YOLO v5了，今天我们再来聊聊YOLOX。YOLOX是旷视科技在2021年发表的一篇文章，当时主要对标的网络就是很火的YOLO v5，如果对YOLO v5不了解的可以看下我之前的文章。那么在YOLOX中引入了当年的哪些黑科技呢，简单总结主要有三点，decoupled head、anchor-free以及advanced label assigning strategy(SimOTA)。............
YOLOX原理图
最新发布
03-18
### YOLOX 的工作原理 YOLOX 是一种基于单阶段的目标检测算法，其核心在于通过改进的训练策略和网络设计来提升模型性能。以下是关于 YOLOX 工作原理的关键点： #### 训练策略 为了提高模型的泛化能力和收敛速度，YOLOX 引入了一系列先进的训练技术[^3]： - **EMA 权重更新**：指数移动平均 (Exponential Moving Average, EMA) 能够平滑参数变化，从而减少噪声并加速收敛。 - **Cosine 学习率调度器**：相比传统的学习率衰减方式，余弦退火能够更有效地调整学习率，在后期保持较高的精度。 - **IoU 损失函数**：引入 IoU（Intersection over Union）损失替代传统回归损失，使得边界框预测更加精确。 - **IoU 感知分支**：增加了一个额外的分支用于显式优化 IoU 值，进一步提升了定位准确性。 #### 数据增强方法 YOLOX 使用多种数据增强手段以扩充样本多样性: - 随机水平翻转 (`RandomHorizontalFlip`) 和颜色抖动 (`ColorJitter`) 提高了对光照条件和视角变换的鲁棒性。 - 多尺度训练 (`multi-scale`) 可适应不同大小的对象检测需求。 - Mosaic 数据增强将四张图片拼接成一张新图像，增强了上下文关联性和小物体识别能力。 - Mixup 技术通过对两张随机选取的图像及其标签进行线性组合生成新的训练样例。 --- ### YOLOX 的架构图 YOLOX 的整体架构继承自经典的 Darknet-53 主干网，并在此基础上进行了若干改良: 1. **主干特征提取模块** - 利用了 Darknet-53 结构作为基础骨架，该结构由多个残差块组成，可以有效缓解梯度消失问题并促进深层信息流动。 2. **空间金字塔池化层(SPP Layer)** - SPP 层被嵌入到网络中间部分，旨在捕获多尺度的空间特征表示，这对于处理具有显著尺寸差异的目标尤为重要。 3. **颈部组件(FPN & PANet)** - 特征金字塔网络(Feature Pyramid Network, FPN)负责融合高低层次特性；而路径聚合网络(Path Aggregation Network, PANet)则反向传播高层语义至低级细节处，最终形成强大的多层次表征体系。 4. **头部解码单元(Detection Head)** - 包含分类(Classification), 对象置信(Objectness)，以及位置回归(Location Regression)三个子任务的具体实现逻辑。特别值得注意的是它还集成了前述提到过的 IoU-aware branch 设计理念。 尽管官方文档未提供完整的可视化图表链接，但可以通过访问项目仓库中的资源文件夹获取更多信息[^1]。 ```bash # 下载YOLOX源代码库查看具体资料 git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git cd YOLOX/docs/ ls *.png | grep architecture ``` 上述命令可以帮助找到可能存在的架构描述图形材料。 --- ### 应用范围扩展 得益于这些技术创新，YOLOX 不仅保留了原始版本实时性强的优势，而且大幅提高了检测质量，使其适用于众多实际应用场景之中[^2]。 ---
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