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YOLOv1
输入#xff1a;将图像调整至固定尺寸#xff0c;如448x448像素。骨干网络#xff1a;初期版本…YOLO网络结构特点收录
YOLOYou Only Look Once网络结构随着版本迭代不断进化以下是一些关键版本的网络结构特点概述
YOLOv1
输入将图像调整至固定尺寸如448x448像素。骨干网络初期版本使用较为简单的网络结构类似于GoogLeNet但不包含全连接层。输出直接预测出7x7或根据设置调整的SxS网格中的边界框信息和类别概率每个网格预测B个边界框输出维度为SxSx(Bx5C)其中5代表边界框的参数x, y, w, h, 置信度C为类别数。
YOLOv2
输入尺寸灵活性支持多尺度训练输入尺寸更加灵活。骨干网络改进采用Darknet-19作为骨干网络增加了批量归一化和残差连接。多尺度预测在不同尺度的特征图上进行检测以更好地覆盖不同大小的目标。锚框Anchor Boxes引入锚框概念预先定义一组边界框比例减少模型对边界框形状的预测负担。
YOLOv3
骨干网络升级为Darknet-53更深更宽提高了特征提取能力。多尺度检测头在不同层的特征图上应用检测头分别对应不同尺度的目标检测例如在3个不同尺度的特征图上进行预测尺寸分别是13x13、26x26、52x52。边界框数量增加每个网格预测更多数量的边界框如3个提高了检测的多样性。
YOLOv4
骨干网络采用CSPDarknet53作为主干网络提高了效率和准确性。Neck颈部结构结合SPP空间金字塔池化模块和PAN路径聚合网络以增强特征融合SPP有助于捕获多尺度特征PAN则是通过上采样和跳连结构整合不同尺度的特征。训练技巧引入了Mish激活函数、DropBlock正则化、CIoU损失函数等进一步提升了模型性能。 通用特点
跳跃连接Skip Connections在不同层次之间通过跳跃连接传递信息特别是在解码阶段结合低层的细粒度特征和高层的语义信息以提高定位精度。端到端训练YOLO模型是端到端训练的从图像输入到边界框和类别预测输出一次性完成无需预选区域生成步骤。
从图像输入到边界框和类别预测输出一次性完成无需预选区域生成步骤。
每个版本的YOLO都在前一代基础上进行了优化和创新旨在提高检测精度的同时保持高效的运行速度使其成为实时目标检测任务的理想选择。
了解更多知识请戳下 Author:懒羊羊
