YOLO仅利用卷积层,使其成为一个全卷积网络(FCN)。在YOLO v3论文中,作者提出了一个名为Darknet-53的更深的特征提取器架构。正如其名称所示,它包含53个卷积层,每个卷积层后面跟随批量归一化层和Leaky ReLU激活函数。
这些年YOLO系列的最大突破就是由旷视科技提出的YOLOX做出的:引入Dynamic label assignment技术,使得YOLO系列迈入anchor-free时代。 尽管从工程角度的意义来讲,使用anchor box依旧会带啦一些不俗的提升,但以发展的眼光来看,anchor-free是大势所趋,即便是YOLO,也必然会 ...
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opencv跟python一样,是个开发框架。YOLO系列算法的实现版本有Python的,也有Keras的,windows上比较流行的是基于Visual Studio 2015或者2017开发的C++源码框架,其中代码配置需要OPENCV编译运行,Linux系统也一样。所以既有YOLO算法系列调用OPENCV。
yolo-nas 专为生产用途而设计,与 nvidia® tensorrt™ 等高性能推理引擎完全兼容,并支持 int8 量化以实现前所未有的运行时性能。 这种优化使 yolo-nas 在现实场景中表现出色,例如自动驾驶汽车、机器人和视频分析应用程序,在这些场景中低延迟和高效处理至关重要。
YOLO则不,不会冻结任何层,直接加载预训练权重,然后使用大量数据增强手段,采用大epoch去训练,几乎不用调参。 评论区有提到U版的YOLO训练要300epoch的一个重要原因是没有使用imagenet预训练,是的,train from scratch往往需要很长的训练时间。
yolo(流行词汇) YOLO,美语新词,是You Only Live Once的首字母缩略词,意为你只能活一次,是坏孩子做坏事前的宣言。 和拉丁语的“及时行乐”或“死亡警告”相类似,YOLO的寓意是人应该享受人生,即使需要承担风险。
yolov5是yolo系列目标检测框架的v5版本,本系列文章我们将一步步来解析该框架的原理,并使用libtorch来一步步将其实现——从数据集准备,到网络结构实现,接着到损失函数实现,再到训练代码实现,最后到模型验证。
从零开始入门目标检测!