yolov1 network structure
时间: 2023-11-09 16:26:06 浏览: 73
Yolov1 is an object detection network that uses a single neural network to detect objects in images. The network is composed of 24 convolutional layers followed by two fully connected layers. Here is the detailed network structure of Yolov1:
1. Input image of size 448 x 448.
2. Convolutional layer with 64 filters, 7x7 kernel size, 2x2 stride, and ReLU activation.
3. Max pooling layer with 2x2 window size and 2x2 stride.
4. Convolutional layer with 192 filters, 3x3 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
5. Max pooling layer with 2x2 window size and 2x2 stride.
6. Convolutional layer with 128 filters, 1x1 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
7. Convolutional layer with 256 filters, 3x3 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
8. Convolutional layer with 256 filters, 1x1 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
9. Convolutional layer with 512 filters, 3x3 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
10. Max pooling layer with 2x2 window size and 2x2 stride.
11. Convolutional layer with 256 filters, 1x1 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
12. Convolutional layer with 512 filters, 3x3 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
13. Convolutional layer with 256 filters, 1x1 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
14. Convolutional layer with 512 filters, 3x3 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
15. Convolutional layer with 256 filters, 1x1 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
16. Convolutional layer with 512 filters, 3x3 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
17. Convolutional layer with 256 filters, 1x1 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
18. Convolutional layer with 512 filters, 3x3 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
19. Convolutional layer with 512 filters, 1x1 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
20. Convolutional layer with 1024 filters, 3x3 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
21. Max pooling layer with 2x2 window size and 2x2 stride.
22. Convolutional layer with 512 filters, 1x1 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
23. Convolutional layer with 1024 filters, 3x3 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
24. Convolutional layer with 512 filters, 1x1 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
25. Convolutional layer with 1024 filters, 3x3 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
26. Convolutional layer with 1024 filters, 3x3 kernel size, 1x1 stride, and ReLU activation.
27. Convolutional layer with 1024 filters, 3x3 kernel size, 2x2 stride, and ReLU activation.
28. Flatten layer.
29. Fully connected layer with 4096 neurons and ReLU activation.
30. Dropout layer with 0.5 probability.
31. Fully connected layer with 1470 neurons.
The output of the network is a vector of length 1470, which is then reshaped to a 7x7x30 tensor representing the predicted bounding boxes and their associated class probabilities.
阅读全文
相关推荐
最新推荐
YOLOv3 An Incremental Improvement.docx
1、YOLOv3的主要改进： - **多尺度预测**：YOLOv3引入了跨尺度的预测，能够检测不同大小的目标。它采用了类似特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）的结构，通过不同尺度的特征图捕获不同大小的对象。...
汇聚层交换机ospf的network命令介绍
配置中，所有`network`命令后面的IP地址均属于172.30.0.0/16这个大网段的子网，且每个子网都是/24，这表明这些子网都属于同一个OSPF进程（1），并且被分配到同一个区域（0.0.0.14）。`area 0.0.0.14`通常代表OSPF的...
基于YOLOv5的道路裂缝检测.docx
Neck网络采用了FPN（Feature Pyramid Network）和PAN（Path Aggregation Network）结构，这两种结构结合在一起，能够有效地融合不同层级的特征，生成多尺度的特征图，增强了对小目标的检测能力。 预测输出端则是...
KeyShot Network Rendering使用方法
1. 在KeyShot 3（KS3）中打开待渲染的场景，再次启动网络队列。 2. 关闭KS3和Network Rendering，通过keyshot_network_configurator.exe停止并卸载主从机，随后重新安装并启用。 3. 多次重启KS3和Network Rendering...
SCF224_5G-FAPI-Network-Monitor-Mode-API.pdf
SCF224_5G-FAPI-Network-Monitor-Mode-API 标题解析 SCF224_5G-FAPI-Network-Monitor-Mode-API.pdf 的标题可以分解为四个部分：Small Cell Forum（SCF）、5G FAPI、Network Monitor Mode 和 API。其中，SCF 是 ...
Angular实现MarcHayek简历展示应用教程
资源摘要信息:"MarcHayek-CV:我的简历的Angular应用"
Angular 应用是一个基于Angular框架开发的前端应用程序。Angular是一个由谷歌（Google）维护和开发的开源前端框架，它使用TypeScript作为主要编程语言，并且是单页面应用程序（SPA）的优秀解决方案。该应用不仅展示了Marc Hayek的个人简历，而且还介绍了如何在本地环境中设置和配置该Angular项目。
知识点详细说明：
1. Angular 应用程序设置：
- Angular 应用程序通常依赖于Node.js运行环境，因此首先需要全局安装Node.js包管理器npm。
- 在本案例中，通过npm安装了两个开发工具：bower和gulp。bower是一个前端包管理器，用于管理项目依赖，而gulp则是一个自动化构建工具，用于处理如压缩、编译、单元测试等任务。
2. 本地环境安装步骤：
- 安装命令`npm install -g bower`和`npm install --global gulp`用来全局安装这两个工具。
- 使用git命令克隆远程仓库到本地服务器。支持使用SSH方式（`***:marc-hayek/MarcHayek-CV.git`）和HTTPS方式（需要替换为具体用户名，如`git clone ***`）。
3. 配置流程：
- 在server文件夹中的config.json文件里，需要添加用户的电子邮件和密码，以便该应用能够通过内置的联系功能发送信息给Marc Hayek。
- 如果想要在本地服务器上运行该应用程序，则需要根据不同的环境配置（开发环境或生产环境）修改config.json文件中的“baseURL”选项。具体而言，开发环境下通常设置为“../build”，生产环境下设置为“../bin”。
4. 使用的技术栈：
- JavaScript：虽然没有直接提到，但是由于Angular框架主要是用JavaScript来编写的，因此这是必须理解的核心技术之一。
- TypeScript：Angular使用TypeScript作为开发语言，它是JavaScript的一个超集，添加了静态类型检查等功能。
- Node.js和npm：用于运行JavaScript代码以及管理JavaScript项目的依赖。
- Git：版本控制系统，用于代码的版本管理及协作开发。
5. 关于项目结构：
- 该应用的项目文件夹结构可能遵循Angular CLI的典型结构，包含了如下目录：app（存放应用组件）、assets（存放静态资源如图片、样式表等）、environments（存放环境配置文件）、server（存放服务器配置文件如上文的config.json）等。
6. 开发和构建流程：
- 开发时，可能会使用Angular CLI来快速生成组件、服务等，并利用热重载等特性进行实时开发。
- 构建应用时，通过gulp等构建工具可以进行代码压缩、ES6转译、单元测试等自动化任务，以确保代码的质量和性能优化。
7. 部署：
- 项目最终需要部署到服务器上，配置文件中的“baseURL”选项指明了服务器上的资源基础路径。
8. 关于Git仓库：
- 压缩包子文件的名称为MarcHayek-CV-master，表明这是一个使用Git版本控制的仓库，且存在一个名为master的分支，这通常是项目的主分支。
以上知识点围绕Angular应用“MarcHayek-CV:我的简历”的创建、配置、开发、构建及部署流程进行了详细说明，涉及了前端开发中常见的工具、技术及工作流。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
深入剖析：内存溢出背后的原因、预防及应急策略（专家版）
参考资源链接：[Net 内存溢出（System.OutOfMemoryException）的常见情况和处理方式总结](https://wenku.csdn.net/doc/6412b784be7fbd1778d4a95f?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. 内存溢出的概念及影响
内存溢出，又称
Java中如何对年月日时分秒的日期字符串作如下处理：如何日期分钟介于两个相连的半点之间，就将分钟数调整为前半点
在Java中，你可以使用`java.time`包中的类来处理日期和时间，包括格式化和调整。下面是一个示例，展示了如何根据给定的日期字符串（假设格式为"yyyy-MM-dd HH:mm:ss"）进行这样的处理：
```java
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.ZoneId;
import java.time.ZonedDateTime;
public class Main {
public static void main(String[] args
Crossbow Spot最新更新 - 获取Chrome扩展新闻
资源摘要信息:"Crossbow Spot - Latest News Update-crx插件"
该信息是关于一款特定的Google Chrome浏览器扩展程序，名为"Crossbow Spot - Latest News Update"。此插件的目的是帮助用户第一时间获取最新的Crossbow Spot相关信息，它作为一个RSS阅读器，自动聚合并展示Crossbow Spot的最新新闻内容。
从描述中可以提取以下关键知识点：
1. 功能概述：
- 扩展程序能让用户领先一步了解Crossbow Spot的最新消息，提供实时更新。
- 它支持自动更新功能，用户不必手动点击即可刷新获取最新资讯。
- 用户界面设计灵活，具有美观的新闻小部件，使得信息的展现既实用又吸引人。
2. 用户体验：
- 桌面通知功能，通过Chrome的新通知中心托盘进行实时推送，确保用户不会错过任何重要新闻。
- 提供一个便捷的方式来保持与Crossbow Spot最新动态的同步。
3. 语言支持：
- 该插件目前仅支持英语，但开发者已经计划在未来的版本中添加对其他语言的支持。
4. 技术实现：
- 此扩展程序是基于RSS Feed实现的，即从Crossbow Spot的RSS源中提取最新新闻。
- 扩展程序利用了Chrome的通知API，以及RSS Feed处理机制来实现新闻的即时推送和展示。
5. 版权与免责声明：
- 所有的新闻内容都是通过RSS Feed聚合而来，扩展程序本身不提供原创内容。
- 用户在使用插件时应遵守相关的版权和隐私政策。
6. 安装与使用：
- 用户需要从Chrome网上应用店下载.crx格式的插件文件，即Crossbow_Spot_-_Latest_News_Update.crx。
- 安装后，插件会自动运行，并且用户可以对其进行配置以满足个人偏好。
从以上信息可以看出，该扩展程序为那些对Crossbow Spot感兴趣或需要密切跟进其更新的用户提供了一个便捷的解决方案，通过集成RSS源和Chrome通知机制，使得信息获取变得更加高效和及时。这对于需要实时更新信息的用户而言，具有一定的实用价值。同时，插件的未来发展计划中包括了多语言支持，这将使得更多的用户能够使用并从中受益。