【问题标题】:Unable to understand YOLOv4 architecture无法理解 YOLOv4 架构
【发布时间】:2021-05-04 09:44:30
【问题描述】:

我正在阅读yolov4 论文,其中作者提到了 Backbone(CSP DARKNET-53)、Neck(SPP 后跟 PANet)和 Head(YOLOv3)。因此,架构是这样的:

CSP Darknet-53-->SPP-->PANet-->YOLOv3(106层YOLOv3)。

这是否意味着 YOLOv4 包含了整个 YOLOv3?

【问题讨论】:

    标签: machine-learning neural-network artificial-intelligence object-detection yolo


    【解决方案1】:

    首先,YOLOv3是由什么组成的?

    YOLOv3由两部分组成:

    1. 骨干网或特征提取器 --> Darknet53
    2. 头部或检测块 --> 53 层

    头部用于 (1) 边界框定位,以及 (2) 识别框内对象的类别。

    在 YOLOv4 的情况下,它使用与 YOLOv3 相同的“Head”。

    总而言之,YOLOv4 主要分为三个部分:

    1. 骨干网 --> CSPDarknet53
    2. 颈部(连接骨干和头部)--> SPP, PAN
    3. 头像 --> YOLOv3的头像

    参考资料:

    【讨论】:

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