概述 YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)从v1版本进化到了v2版本,作者在darknet主页先行一步放出源代码,论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来. 新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000: Better, Faster, Stronger”,主要有两个大方面的改进: 第一,作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进,在保持原有速度的优势之下,精度上得以提升.VOC 200…

YOLO3主要的改进有:调整了网络结构:利用多尺度特征进行对象检测:对象分类用Logistic取代了softmax. 1.Darknet-53 network在论文中虽然有给网络的图,但我还是简单说一下.这个网络主要是由一系列的1x1和3x3的卷积层组成(每个卷积层后都会跟一个BN层和一个LeakyReLU)层,作者说因为网络中有53个convolutional layers,所以叫做Darknet-53(我数了下,作者说的53包括了全连接层但不包括Residual层).下图就是Darknet-…

摘要 作者提出了一种新的物体检测方法YOLO.YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box,再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体,以及物体所属类别的 probability或者 confidence,如R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-CNN等.YOLO不同于这些物体检测方法,它将物体检测任务当做一个regression问题来处理,使用一个神经网络,直接从…

背景 YOLO v1检测效果不好,且无法应用于检测密集物体. 方法 YOLO v2是在YOLO v1的基础上,做出如下改进. (1)引入很火的Batch Normalization,提高mAP和训练速度: (2)加入了Anchor Box机制,每个grid cell5个Anchor Box: (3)自动选择Anchor Box,这是作者所作出的创新,之前Anchor Box都是人为直接规定的,显然不是很合理.作者通过K-means聚类算法,用IoU作为距离度量,生成了Anchor Box的尺度.…

YOLO V2 YOLO V2是在YOLO的基础上,融合了其他一些网络结构的特性(比如:Faster R-CNN的Anchor,GooLeNet的\(1\times1\)卷积核等),进行的升级.其目的是弥补YOLO的两个缺陷: YOLO中的大量的定位错误 和基于区域推荐的目标检测算法相比,YOLO的召回率(Recall)较低. YOLO V2的目标是:在保持YOLO分类精度的同时,提高目标定位的精度以及召回率.其论文地址: YOLO 9000:Better,Faster,Stronger. YO…

目标检测模型主要分为two-stage和one-stage, one-stage的代表主要是yolo系列和ssd.简单记录下学习yolo系列的笔记. 1 yolo V1 yolo v1是2015年的论文you only look once:unified,real-time object detection 中提出,为one-stage目标检测的开山之作.其网络架构如下:(24个卷积层和两个全连接层,注意最后一个全连接层可以理解为1*4096到1*1470(7*7*30)的线性变换) yolo…

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33075914 MobileNet V2 论文初读 转载:https://blog.csdn.net/wfei101/article/details/79334659  网络模型压缩和优化:MobileNet V2网络结构理解 转载: https://zhuanlan.zhihu.com/p/50045821 mobilenetv1和mobilenetv2的区别 MobileNetV2: Inverted Residuals an…

以下都是基于yolo v2版本的,对于现在的v3版本,可以先clone下来,再git checkout回v2版本. 玩了三四个月的yolo后发现数值相当不稳定,yolo只能用来小打小闹了. v2训练的权重用v3做预测,结果不一样. 我的环境是 window 10 + cuda9.0 + opencv 3.4.0 + VS2015 先在这个地方下源文件:https://github.com/AlexeyAB/darknet 下好后,先打开用文本编辑器打开 darknet.vcxproj,将两处 c…

损失函数的定义是在region_layer.c文件中,关于region层使用的参数在cfg文件的最后一个section中定义. 首先来看一看region_layer 都定义了那些属性值: layer make_region_layer(int batch, int w, int h, int n, int classes, int coords) { layer l = {}; l.type = REGION; l.n = n; // anchors 的个数, 文章中选择为5 l.batch =…

[论文理解]关于ResNet的理解 这两天回忆起resnet,感觉残差结构还是不怎么理解(可能当时理解了,时间长了忘了吧),重新梳理一下两点,关于resnet结构的思考. 要解决什么问题 论文的一大贡献就是,证明了即使是深度网络,也可以通过训练达到很好的效果,这跟以往的经验不同,以往由于网络层数的加深,会出现梯度消失的现象.这是因为,在梯度反传的时候,由于层数太深,传递过程又是乘法传递,所以梯度值会越乘越小,梯度消失在所难免.那么怎么才能解决这个问题呢?resnet提供了很好的思路. 怎么解决…