【问题标题】:How Yolo 3 is implemented in Yolo 4?Yolo 3 在 Yolo 4 中是如何实现的?
【发布时间】:2020-11-24 09:22:26
【问题描述】:

我尝试了解 Yolo4 的架构。 它由主干、颈部、密集预测和稀疏预测组成。 知道 Yolo 3 已经有骨干网,Yolo 4 是采用了 Yolo 3 的所有架构,包括其骨干网,还是只是 Yolo3 的一部分?

在论文 Yolo 4 的第 5 页中,他们提到了基于 Yolo3 的锚

Yolo 4:https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf

Yolo 3 :https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf

【问题讨论】:

    标签: deep-learning architecture computer-vision object-detection yolo


    【解决方案1】:

    Yolov4 与 Yolov3:

    • Yolov3 使用 Darknet53 作为主干,Yolov4 使用 CSPDarknet53 作为骨干。
    • Yolov4 使用PANet 作为不同检测器级别的不同主干级别的参数聚合方法,而不是 Yolov3 中使用的FPN。

    YOLOv4 包括:

    1. Backbone: CSPDarknet53(特征提取)
    2. 颈部:附加模块 - SPP、PANet [这在 Yolov3 中没有]
    3. Head: YOLOv3(Dense Prediction Block)【这部分与Yolov3相同】

    颈部:近年来开发的物体检测器经常插入一些 主干和头部之间的层,这些层通常用于 收集不同阶段的特征图。

    参考资料:

    【讨论】:

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