YOLOv3的主干特征提取网络
时间: 2023-10-21 22:04:17 浏览: 62
YOLOv3的主干特征提取网络采用了Darknet-53网络,它是一个53层的卷积神经网络。Darknet-53网络采用了残差连接,能够有效地提高网络的收敛速度和准确率。具体地,Darknet-53网络由52个卷积层和1个全连接层组成,其中前51个卷积层采用3×3的卷积核,stride为1,padding为1;第52个卷积层采用1×1的卷积核,stride为1,padding为0;全连接层输出的是一个维度为1000的向量,对应ImageNet数据集中的1000个类别。在YOLOv3中,为了提高特征提取的效率,YOLOv3网络中的卷积层采用了上采样和跨层连接技术,能够有效地提高特征提取的精度和速度。
相关问题
yolov7主干网络提取特征
Yolov7主干网络提取特征的过程如下所示:
1. Yolov7主干网络通过提取多层特征进行多尺度特征融合。在neck部分,一共提取三个特征层,它们的尺寸分别为(80,80,512), (40,40,1024) 和(20, 20,1024)。
2. 首先,将(20, 20,1024)的特征图使用SPPCSPC结构进行特征提取,这个结构可以提高Yolov7的感受野,并被命名为P5。
3. 在Yolov7的主干特征提取网络中,主要包括ELAN和Transition block两个模块。
4. ELAN模块用来提取图像特征。
5. Transition block模块用来对特征图进行下采样。通常情况下,下采样可以通过一个卷积核大小为3×3、步长为2的卷积或者一个步长为2的MaxPooling层来实现。
6. 在Yolov7中,通过将下采样操作整合在一起来完成下采样工作。Transition block模块存在两个分支,左分支是一个步长为2的MaxPooling和一个1×1的卷积,右分支是一个1×1卷积和一个卷积核大小为3、步长为2的卷积,两个分支的输出会进行通道堆叠。
综上所述,Yolov7主干网络提取特征的过程包括了多尺度特征融合和特征下采样的步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [目标检测算法Yolov7](https://blog.csdn.net/hello_dear_you/article/details/129646502)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
yolov7特征提取网络
YoLoV7的特征提取网络主要由主干特征提取网络(backbone),加强特征提取网络以及SPPCSPC三个部分组成。首先,主干特征提取网络不断进行特征提取,获取到三个比较有用的特征层,它们的shape分别是80*80*512,40*40*1024,20*20*1024。接下来,加强特征提取网络进一步加强这三个特征层,并通过特殊的残差结构(RepConv)和普通的1*1卷积(YoloHead)获得最终的预测结果。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)