对 在Yolov2中,最后一层卷积的输出特征图大小为13x13,感受野为416x416的图像的整个区域这句话的一个详细的例子
时间: 2024-05-20 14:18:12 浏览: 17
假设我们有一张416x416像素的图像,其中包含一只猫。我们希望使用Yolov2来检测猫的位置。
首先,图像将被输入到卷积神经网络中,经过一系列卷积和池化层后,最终得到一个大小为13x13的特征图。这个特征图表示了原始图像的13x13个区域。
现在,我们将关注最后一个卷积层的输出特征图。该特征图的大小为13x13,表示了输入图像的整个区域。这意味着,如果我们在图像中放置一只猫,而且这只猫的位置在任何13x13的区域内,那么它都会在输出特征图中被检测到。
为了更具体地说明这一点,让我们考虑以下情况:假设猫的位置在图像的左上角,它的大小为50x50像素。由于感受野的大小为416x416像素,网络能够看到完整的猫,并将其表示为一个13x13的区域。因此,输出特征图中与猫对应的13x13区域将被激活,并且我们将在这个区域中检测到猫。
总之,在Yolov2中,最后一层卷积的输出特征图大小为13x13,能够表示输入图像的整个区域。这使得网络能够检测到输入图像中的任何对象,并确定它们的位置。
相关问题
为什么yolov3输出三个尺寸的特征图:13x13、26x26和52x52
Yolov3输出三个尺寸的特征图是因为它使用了不同大小的卷积核进行检测,每个卷积核在不同尺度上检测物体,从而提高检测的准确性和全面性。同时,这种多尺度检测方法可以有效地解决物体在不同距离、不同大小下的检测难题。
YOLOv5对512x512图像进行卷积,产生多少参数
假设使用默认的超参数,即CSPDarknet53的深度为2层,过滤器大小为3x3,步幅为2x2,先进行一些计算:
- 第一层卷积:输入通道数为3(RGB图像),输出通道数为64,卷积核大小为3x3,步幅为2x2。参数数量为(3x3x3+1)x64=1,792个参数。
- CSP模块:输入通道数为64,输出通道数为64,卷积核大小为3x3,中间层卷积核数量为32。参数数量为(3x3x64+1)x32x2+64=36,928个参数。
- 第二层卷积:输入通道数为64,输出通道数为128,卷积核大小为3x3,步幅为2x2。参数数量为(3x3x64+1)x128=73,856个参数。
- CSP模块:输入通道数为128,输出通道数为128,卷积核大小为3x3,中间层卷积核数量为64。参数数量为(3x3x128+1)x64x2+128=295,040个参数。
- 第三层卷积:输入通道数为128,输出通道数为256,卷积核大小为3x3,步幅为2x2。参数数量为(3x3x128+1)x256=295,168个参数。
- CSP模块:输入通道数为256,输出通道数为256,卷积核大小为3x3,中间层卷积核数量为128。参数数量为(3x3x256+1)x128x2+256=1,180,928个参数。
- 第四层卷积:输入通道数为256,输出通道数为512,卷积核大小为3x3,步幅为2x2。参数数量为(3x3x256+1)x512=1,180,160个参数。
- CSP模块:输入通道数为512,输出通道数为512,卷积核大小为3x3,中间层卷积核数量为256。参数数量为(3x3x512+1)x256x2+512=4,722,176个参数。
- 第五层卷积:输入通道数为512,输出通道数为1024,卷积核大小为3x3,步幅为2x2。参数数量为(3x3x512+1)x1024=4,719,872个参数。
- CSP模块:输入通道数为1024,输出通道数为1024,卷积核大小为3x3,中间层卷积核数量为512。参数数量为(3x3x1024+1)x512x2+1024=18,876,928个参数。
- 第六层卷积:输入通道数为1024,输出通道数为2048,卷积核大小为3x3,步幅为2x2。参数数量为(3x3x1024+1)x2048=37,752,832个参数。
- CSP模块:输入通道数为2048,输出通道数为2048,卷积核大小为3x3,中间层卷积核数量为1024。参数数量为(3x3x2048+1)x1024x2+2048=150,766,336个参数。
因此,总共有1,792+36,928+73,856+295,040+295,168+1,180,928+1,180,160+4,722,176+4,719,872+18,876,928+37,752,832+150,766,336=411,070,016个参数。
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