YOLO-V2
一、V2版本细节升级
1、YOLO-V2:
- 更快!更强
1.1 做的改进内容
1. YOLO-V2-Batch Normalization
- V2版本舍弃Dropout,卷积后每一层全部加入Batch Normalization
- 网络的每一层的输入都做了归一化,收敛相对更容易
- 经过Batch Normalization处理后的网络会提升2%的mAP
- 从现在的角度来看,Batch Normalization已经成网络必备处理
2. YOLO-V2-更大的分辨率
- V1训练时用的是224224,测试时使用448448
- 可能导致模型水土不服,V2训练时额外又进行了10次448*448 的微调
- 使用高分辨率分类器后,YOLOv2的mAP提升了约4%
二、网络结构特点
- 没有全连接层
- DarkNet,实际输入为416*416
- 没有FC层,5次降采样,(13*13) 这里416* 416/5就得到13*13
- 1*1卷积节省了很多参数
经过5次降采样,原始比如有h,w。经过了5次,那么就是2**5=32,所以最终的h就是原始输入(h)/32;w也是原始输入(w)/32
三、基于聚类来选择先验框尺寸
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NAS搭建自己的Git私服
去年公司采购了一台NAS设备,本来是给文化业务部门做素材库用的,结果我发现磁盘利用率很低,看着那么贵的希捷酷狼闲置真心痛啊!突然想到目前公司软件研发的源码管理分两块,一个是gitee,一个是阿里云ECS服务器…...
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算法学习笔记(7)-贪心算法
##什么是贪心算法 一种常见的解决优化类型的问题,基本的思想是在问题的每个决策阶段,都选择当前看起来最优的选择,即贪心地做出局部最优解的决策,以期待获得全局最优解。 ##贪心算法与动态规划的区别(二者都为解决优化…...