
yolo框架
心之所向521
锲而舍之,朽木不折;锲而不舍,金石可镂!
敬畏代码!
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深度学习笔记----目标检测分类及比较
主要区别简单来说如下:传统方法:检测速度比较快,但是准确度较差,召回率较低。CNN方法:速度慢,但是准确度和召回率好很多。原创 2021-06-30 16:52:56 · 8202 阅读 · 0 评论 -
深度学习笔记-----YOLOV4框架结构大讲解
先上图:框架如下:yolov4框架由三部分组成:颈部,主干和头部。一.主干Backbone主干主要是CSPDarknet53组成,其主要是由五层残差网络resblock_body组成,其输入的图像像素是608*608,其中resblock_body有专门的卷积操作来降低分辨率,每一层的resblock_body将像素逐渐降低一倍,其主要功能是提取图像数据的特征信息。二.颈部颈部主要是由SPP和PANet组成。SPP主要功能是增加感受野作用。PANet主要.原创 2021-06-22 11:18:25 · 8644 阅读 · 0 评论