写一个yolov3的主干网络
时间: 2024-04-15 19:25:13 浏览: 45
YOLOv3的主干网络采用了Darknet-53,它是一个53层的卷积神经网络。下面是Darknet-53网络的结构:
输入图像尺寸:416x416
1. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为32,激活函数为LeakyReLU。
2. 下采样层:使用2x2的最大池化操作,步幅为2。
3. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为64,激活函数为LeakyReLU。
4. 下采样层:使用2x2的最大池化操作,步幅为2。
5. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为128,激活函数为LeakyReLU。
6. 卷积层:卷积核大小为1x1,步幅为1,填充为0,通道数为64,激活函数为LeakyReLU。
7. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为128,激活函数为LeakyReLU。
8. 下采样层:使用2x2的最大池化操作,步幅为2。
9. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为256,激活函数为LeakyReLU。
10. 卷积层:卷积核大小为1x1,步幅为1,填充为0,通道数为128,激活函数为LeakyReLU。
11. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为256,激活函数为LeakyReLU。
12. 下采样层:使用2x2的最大池化操作,步幅为2。
13. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为512,激活函数为LeakyReLU。
14. 卷积层:卷积核大小为1x1,步幅为1,填充为0,通道数为256,激活函数为LeakyReLU。
15. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为512,激活函数为LeakyReLU。
16. 卷积层:卷积核大小为1x1,步幅为1,填充为0,通道数为256,激活函数为LeakyReLU。
17. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为512,激活函数为LeakyReLU。
18. 下采样层:使用2x2的最大池化操作,步幅为2。
19. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为1024,激活函数为LeakyReLU。
20. 卷积层:卷积核大小为1x1,步幅为1,填充为0,通道数为512,激活函数为LeakyReLU。
21. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为1024,激活函数为LeakyReLU。
22. 卷积层:卷积核大小为1x1,步幅为1,填充为0,通道数为512,激活函数为LeakyReLU。
23. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为1024,激活函数为LeakyReLU。
24. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为1024,激活函数为LeakyReLU。
25. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为1024,激活函数为LeakyReLU。
26. 连接层:将第22层和第25层的输出连接在一起。
27. 卷积层:卷积核大小为1x1,步幅为1,填充为0,通道数为512,激活函数为LeakyReLU。
28. 卷积层:卷积核大小为3x3,步幅为1,填充为1,通道数为1024,激活函数为LeakyReLU。
29. 卷积层:卷积核大小为1x1,步幅为1,填充为0,通道数为255(用于预测3个尺度的边界框坐标、类别置信度等),激活函数为线性激活函数。
以上就是YOLOv3的主干网络Darknet-53的结构。
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