Darknet分类网络模型选择问题

最新推荐文章于 2024-09-13 17:43:18 发布
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分类专栏： darknet 神经网络 文章标签： 机器学习 人工智能 神经网络 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43936828/article/details/118378376
本文对比分析了多种经典网络模型（如Lenet、Vgg、Mobilenet、SqueezeNet等）在Darknet框架下的应用局限性，并针对Darknet网络提出加入BN层的改进方案，以解决预处理差异带来的问题，提升模型性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

待选择网络

第一篇darknet分类网络，训练，C++调用分类器
第二篇Darknet调用接口内存泄露问题
Lenet
Vgg
mobilenet
SqueezeNet
1.Lenet对于复杂场景分类和泛化性并不优良
2.Vgg模型参数量较多
3.mobilenet 原生版Darknet缺少相应的Plugin
4.SqueezeNet组成的轻量，但是容易梯度爆炸，查询Issues
原本Caffe里做了pre-process 不解释
darknet的preprocess与上述不同产生结果不一样
所以需要再做一次pre-process处理
于是产生了BN层增加的问题
Conv1开始加入BN
Conv8倒数第二层加入BN
会产生效果
不细说部分参数，仅做经验分享

神经网络分类模型 最新,神经网络分类模型实例
ynca67269的博客
10-10 1133
6)计算W[S1][S0]，b[S1]；9))输出W1[S1][S0]，b1[S1]。三、总体算法1.三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b初始化总体算法(1)输入参数X[N][P]，S0，S1，f1[S1]，S2，f2[S2]；2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…
darknet 训练分类网络
一千零一夜的博客
07-28 734
darknet训练分类网络时的数据转换工具，并开启训练。
darknet框架 训练分类模型及测试图片
绿色羽毛
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darknet 框架的Yolo模型大概已经没什么公司使用了，对于老项目的维护可能新手需要了解下，然而 darknet架构并不十分友好，新手入手门槛比较高，特别是做分类任务时，简直了！！！博主也是走了不少弯路，再次整理记录下，便于需要的小伙伴查看，同时也供自己日后学习。
机器学习-神经网络的模型选择问题
weixin_43761642的博客
10-23 591
神经网络的模型选择问题 如果一层隐藏层就能解决问题，我们尽量就用一层就好，隐藏层过多会增大计算量 如果有多个隐藏层，则最好是每个隐藏层的单元个数相同（默认） 一般来说，隐藏单元越多越好（但是计算量会很大），因为这样参数多，拟合的效果好 ...
模型如何选择
不负如来不负卿
10-07 617
       今天收到一面试，做笔试题目，有一道实操题，其中正样本138例，负样本30000多，样本严重不均衡，正负样本均衡后(1:1)一共才不到300样本，22233，一时间陷入两难境地，数据太少模型如何选择问题。先上xgb，然后auc是0.5…        抓狂ing，最后试了SVM和贝叶斯，auc还不错，到了...
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深度学习工具箱中的DarkNet-53网络模型：MATLAB预训练图像分类模型
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03-21
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04-21
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专注于其公众号学习路线，慢慢的细啃。
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