yolov1的特征提取网络
时间: 2023-11-16 09:04:20 浏览: 33
YOLOv1的特征提取网络是一个基于GoogLeNet的卷积神经网络,它包含24个卷积层和2个全连接层。这个网络的输入是一张尺寸为448x448的图片,经过多次卷积、池化和全连接操作,最终输出一个7x7x1024的特征张量。
这个特征张量被用作后续的目标检测任务中的输入。具体来说,YOLOv1将特征张量分成7x7个cell,每个cell对应原始图片上的一部分区域。对于每个cell,YOLOv1预测该cell中是否存在目标,以及目标的位置和类别。具体来说,对于每个cell,YOLOv1预测5个bounding box,每个bounding box由5个参数描述:中心点的x、y坐标、bounding box的宽度和高度以及该bounding box包含目标的置信度。
YOLOv1的特征提取网络采用了多尺度训练,即使用不同尺度的图片进行训练,以提高模型的泛化能力。此外,YOLOv1还采用了数据增强技术,如随机裁剪、颜色畸变等,以增加训练数据的多样性。
相关问题
yolov5s特征提取网络改进
YOLOv5s是一种目标检测算法,它是YOLO系列的最新版本之一。相比于之前的版本,YOLOv5s在特征提取网络方面进行了一些改进,以提高检测性能和准确度。
YOLOv5s的特征提取网络采用了CSPDarknet53作为基础网络。CSPDarknet53是一种轻量级的卷积神经网络,它结合了Darknet53和CSP(Cross Stage Partial)结构。CSP结构通过将输入特征图分成两个分支,其中一个分支进行卷积操作,另一个分支进行跳跃连接,然后再将两个分支的输出进行融合。这种结构可以有效地减少参数数量和计算量,同时提高特征提取的效果。
此外,YOLOv5s还引入了一种新的技术叫做PANet(Path Aggregation Network)。PANet通过在不同尺度的特征图之间进行信息传递和融合,来提高目标检测的准确性。具体来说,PANet包括两个模块:上采样模块和特征融合模块。上采样模块用于将低分辨率的特征图上采样到高分辨率,以便与高分辨率的特征图进行融合。特征融合模块则用于将不同尺度的特征图进行融合,以获取更全局和更丰富的特征表示。
通过这些改进,YOLOv5s在目标检测任务上取得了较好的性能。它具有较高的检测速度和较低的计算资源消耗,适用于在嵌入式设备或者边缘计算平台上进行实时目标检测。
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。