深度学习:YOLO V3 网络架构解析
引言
YOLO V3(You Only Look Once Version 3)是YOLO系列算法的第三个版本,相比之前的版本,它在多个方面进行了优化和改进,不仅提升了检测精度,还保持了较快的检测速度。本文将详细介绍YOLO V3的主要改进以及其网络架构的设计。
YOLO V3 的主要改进
YOLO V3相比YOLO V2主要改进如下:
- 网络架构:采用了更深的特征提取网络Darknet-53,该网络结构类似于ResNet,但在YOLO V3中使用了更多卷积层和跳跃连接(skip connections)。
- 多尺度检测:YOLO V3使用了多尺度特征图进行检测,能够在不同尺度上同时检测目标,提高了小目标检测的能力。
- 锚框优化:通过聚类分析得到更适合的锚框(Anchor Boxes),以提高检测精度。
- 特征融合:YOLO V3引入了特征融合机制,将不同层次的特征图进行融合,以增强特征表达能力。
- 损失函数改进:YOLO V3的损失函数进一步优化,以更好地平衡分类和定位的损失。
YOLO V3 网络架构
YOLO V3的网络架构可以分为几个主要部分:输入层、特征提取网络、多尺度检测头以及特征融合模块。
输入层
- 输入大小:YOLO V3接受固定大小的输入图像,通常是416x416像素或608x608像素。
特征提取网络(Darknet-53)
-
Darknet-53:YOLO V3使用了Darknet-53作为其特征提取网络。Darknet-53包含53个卷积层,使用了大量的跳跃连接来缓解梯度消失问题,同时保持了较强的特征提取能力。
- 卷积层:每个卷积层后面都跟着批量归一化层(Batch Normalization)和Leaky ReLU激活函数。
- 跳跃连接:类似于ResNet中的残差块(Residual Blocks),但YOLO V3使用的是更轻量级的DBL(Darknet Convolution Layer + Batch Normalization + Leaky ReLU)模块。
多尺度检测头
-
多尺度检测:YOLO V3在不同尺度上进行检测,通过从不同层级的特征图中预测边界框,以提高小目标检测的能力。
- 三个输出层:YOLO V3的输出层分为三个部分,分别对应不同尺度的特征图(13x13、26x26、52x52),每个输出层负责检测特定尺度的目标。
- 输出维度:每个输出层的维度为13x13x255、26x26x255、52x52x255,其中255=(80+5)x3,80表示识别的物体种类数,5表示(x, y, w, h, confidence),3表示每个网格单元预测3个边界框。
特征融合模块
-
特征融合:YOLO V3引入了特征融合机制,将不同层次的特征图进行融合,以增强特征表达能力。
- 上采样:通过上采样操作将高层特征图放大,与较低层的特征图进行拼接(Concatenation)。
- 拼接操作:将不同尺度的特征图进行拼接,以获得更丰富的特征表示。
损失函数
YOLO V3的损失函数综合了多个部分,包括边界框坐标、物体性和类别概率的损失。损失函数的设计旨在最小化预测边界框与真实边界框之间的差距,同时也要保证分类的准确性。
YOLO V3 的优势
- 更高的检测精度:通过使用更深的网络结构和多尺度检测,YOLO V3能够更好地检测不同尺度的目标。
- 更快的检测速度:尽管网络更深,但由于采用了高效的设计,YOLO V3仍然能够保持较快的检测速度。
- 更强的鲁棒性:通过特征融合机制,YOLO V3在处理复杂背景下的目标检测时表现出更强的鲁棒性。
总结
YOLO V3通过多项改进,在保持较快检测速度的同时,大幅提升了检测精度。它不仅适用于大规模物体检测任务,还在实时应用中表现出色。通过本文的介绍,希望能帮助读者更好地理解YOLO V3的工作原理及其在网络架构上的创新之处。随着技术的不断发展,YOLO系列算法也在持续进化,未来有望在更多应用场景中发挥重要作用。
相关文章:
深度学习:YOLO V3 网络架构解析
引言 YOLO V3(You Only Look Once Version 3)是YOLO系列算法的第三个版本,相比之前的版本,它在多个方面进行了优化和改进,不仅提升了检测精度,还保持了较快的检测速度。本文将详细介绍YOLO V3的主要改进以…...

SpringCloudAlibaba-Sentinel-熔断与限流
版本说明 <spring.boot.version>3.2.0</spring.boot.version> <spring.cloud.version>2023.0.0</spring.cloud.version> <spring.cloud.alibaba.version>2023.0.1.2</spring.cloud.alibaba.version>是什么 能干嘛 面试题 服务雪崩 安装使…...

mysql中的mvcc理解
是什么:MVCC指的是在读已提交、可重复读这两种隔离级别下的事务在执行普通的select操作时,访问记录的版本链的过程,可以使不同事务的读写操作并发执行,提高性能。 MVCC 隐藏字段 undo log 版本链 ReadView 1.隐藏字段…...

ETF申购赎回指南:详解注意事项与低费率券商推荐!
ETF 申购&赎回 ETF申购赎回是个啥业务? 01 ETF申购、赎回是一种交易委托方式,指投资者通过申购方式(买入方向)获得ETF份额,通过赎回的方式(卖出方向)换掉/卖出ETF份额。ETF申购,通常是通过一篮子成…...

List<T>属性和方法使用
//author:shark_ddd using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks;//使用函数来减少长度namespace List_T {class Student{public string Name { get; set; }public int Age { get; set; …...

记一次:使用使用Dbeaver连接Clickhouse
前言:使用了navicat连接了clickhouse我感觉不太好用,就整理了一下dbeaver连接 0、使用Navicat连接clickhouse 测试连接 但是不能双击打开,可是使用命令页界面,右键命令页界面,然后可以用sql去测试 但是不太好用&#…...

Java面向对象编程进阶(四)
Java面向对象编程进阶(四) 一、equals()方法的使用二、toString()方法的使用三、复习 一、equals()方法的使用 适用性:任何引用数据都可以使用。 自定义的类在没有重写Object中equals()方法的情况下,调用的就是Object类中声明的…...

【51单片机】第一个小程序 —— 点亮LED灯
学习使用的开发板:STC89C52RC/LE52RC 编程软件:Keil5 烧录软件:stc-isp 开发板实图: 文章目录 单片机介绍LED灯介绍练习创建第一个项目点亮LED灯LED周期闪烁 单片机介绍 单片机,英文Micro Controller Unit࿰…...

如何通过自动化有效地简化 Active Directory 操作?
我们都知道规模稍微大一点的企业为了便于计算机的管理,基本都上了微软的AD域控制器。 那么肯定就会存在这么一个问题, 不断的会有计算机加入或者是退出域控制器,批量的创建、修改、删除AD域用户,如果企业的架构需要改变ÿ…...
Java-POI导出EXCEL(动态表头)
1、主要功能 导出excel,表头有固定的和动态的。动态表头之间不能穿插固定表头。 2、使用方法 引入下方两个工具类,定义excel固定表头类。调用方法即可。 调用方法: ExcelDynamicHeader<MajorNameChangeReport> ledgerSafetyProblemEx…...
利用 Direct3D 绘制几何体—9.流水线状态对象
到目前为止展示过编写输入布局描述、创建顶点着色器和像素着色器,以及配置光栅器状态组这 3 个步骤。接下来讲如何将这些对象绑定到图形流水线上,用以实际绘制图形。大多数控制图形流水线状态的对象被统称为流水线状态对象(Pipeline State Ob…...
【开源项目】libfaketime安装、使用——小白教程
项目 Github:GitHub - wolfcw/libfaketime: libfaketime modifies the system time for a single application libfaketime安装 01.切换路径,目标路径:/usr/local (在/usr/local路径下git clone 开源项目) 切换路径指令: cd …...
java.util.concurrent包
java.util.concurrent包是Java中用于并发编程的重要工具集,提供了丰富的并发原语和组件,以简化多线程编程的复杂性,并帮助开发者编写高效、可伸缩和线程安全的并发程序。其主要功能包括以下几个方面: 一、线程池和任务执行框架 …...
Django创建项目模块+创建映射类+视图
确保你的项目已经正确链接数据库 链接数据库的工具有很多,数据库的种类也有很多,我使用的数据库是mysql,工具是pmysql,使用pymysql链接数据库,在settings文件中这么设置: DATABASES {# default: {# ENGINE: dja…...

使用AMD GPU和LangChain构建问答聊天机器人
Question-answering Chatbot with LangChain on an AMD GPU — ROCm Blogs 作者:Phillip Dang 2024年3月11日 LangChain是一个旨在利用语言模型强大功能来构建前沿应用程序的框架。通过将语言模型连接到各种上下文资源并基于给定的上下文提供推理能力,L…...
2024年808数据结构答案
1.已知带头结点单链表,H为头指针。设计一个算法,查找到链表的第m个结点(不包含头结点),并将元 素值为X的结点插入到该结点后,形成一个新的链表。 // 定义单链表节点结构 typedef struct Node {int data;struct Node* next; } Nod…...
Amazon Linux 2023 安装 Docker
Amazon Linux 2023 安装 Docker 1. 简介 在公司需要将代码部属到 Amazon Linux 2023 系统上时,去 Docker 官方文档里面看也没有针对该系统的部属文档。虽然有通用的 Linux 部属方案但不能应用包管理工具。 首先执行yum、dnf、apt,执行yum和dnf都有正确…...

接口测试(八)jmeter——参数化(CSV Data Set Config)
一、CSV Data Set Config 需求:批量注册5个用户,从CSV文件导入用户数据 1. 【线程组】–>【添加】–>【配置元件】–>【CSV Data Set Config】 2. 【CSV数据文件设置】设置如下 3. 设置线程数为5 4. 运行后查看响应结果...
GGD证明推导学习
GGD证明推导学习 这篇文章,建议先看相关的论文。这篇是我读证明的感悟,因此,不会论文的主体内容 首先,给出命题: DGI的sumary向量是一个常数 给定一个图: G { X ∈ R N D , A ∈ R N N } \mathcal{G…...
Flink难点和高频考点:Flink的反压产生原因、排查思路、优化措施和监控方法
目录 反压定义 反压影响 WebUI监控 Metrics指标 backPressureTimeMsPerSecond idleTimeMsPerSecond busyTimeMsPerSecond 反压可视化 资源优化 算子优化 数据倾斜优化 复杂算子优化 背压机制 反压预防 性能调优 内置工具 第三方工具 反压定义 在探讨Flink的性…...

微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来,Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...

云启出海,智联未来|阿里云网络「企业出海」系列客户沙龙上海站圆满落地
借阿里云中企出海大会的东风,以**「云启出海,智联未来|打造安全可靠的出海云网络引擎」为主题的阿里云企业出海客户沙龙云网络&安全专场于5.28日下午在上海顺利举办,现场吸引了来自携程、小红书、米哈游、哔哩哔哩、波克城市、…...

centos 7 部署awstats 网站访问检测
一、基础环境准备(两种安装方式都要做) bash # 安装必要依赖 yum install -y httpd perl mod_perl perl-Time-HiRes perl-DateTime systemctl enable httpd # 设置 Apache 开机自启 systemctl start httpd # 启动 Apache二、安装 AWStats࿰…...

聊聊 Pulsar:Producer 源码解析
一、前言 Apache Pulsar 是一个企业级的开源分布式消息传递平台,以其高性能、可扩展性和存储计算分离架构在消息队列和流处理领域独树一帜。在 Pulsar 的核心架构中,Producer(生产者) 是连接客户端应用与消息队列的第一步。生产者…...
linux 错误码总结
1,错误码的概念与作用 在Linux系统中,错误码是系统调用或库函数在执行失败时返回的特定数值,用于指示具体的错误类型。这些错误码通过全局变量errno来存储和传递,errno由操作系统维护,保存最近一次发生的错误信息。值得注意的是,errno的值在每次系统调用或函数调用失败时…...
WEB3全栈开发——面试专业技能点P2智能合约开发(Solidity)
一、Solidity合约开发 下面是 Solidity 合约开发 的概念、代码示例及讲解,适合用作学习或写简历项目背景说明。 🧠 一、概念简介:Solidity 合约开发 Solidity 是一种专门为 以太坊(Ethereum)平台编写智能合约的高级编…...

零基础设计模式——行为型模式 - 责任链模式
第四部分:行为型模式 - 责任链模式 (Chain of Responsibility Pattern) 欢迎来到行为型模式的学习!行为型模式关注对象之间的职责分配、算法封装和对象间的交互。我们将学习的第一个行为型模式是责任链模式。 核心思想:使多个对象都有机会处…...

IoT/HCIP实验-3/LiteOS操作系统内核实验(任务、内存、信号量、CMSIS..)
文章目录 概述HelloWorld 工程C/C配置编译器主配置Makefile脚本烧录器主配置运行结果程序调用栈 任务管理实验实验结果osal 系统适配层osal_task_create 其他实验实验源码内存管理实验互斥锁实验信号量实验 CMISIS接口实验还是得JlINKCMSIS 简介LiteOS->CMSIS任务间消息交互…...

安全突围:重塑内生安全体系:齐向东在2025年BCS大会的演讲
文章目录 前言第一部分:体系力量是突围之钥第一重困境是体系思想落地不畅。第二重困境是大小体系融合瓶颈。第三重困境是“小体系”运营梗阻。 第二部分:体系矛盾是突围之障一是数据孤岛的障碍。二是投入不足的障碍。三是新旧兼容难的障碍。 第三部分&am…...
LangChain知识库管理后端接口:数据库操作详解—— 构建本地知识库系统的基础《二》
这段 Python 代码是一个完整的 知识库数据库操作模块,用于对本地知识库系统中的知识库进行增删改查(CRUD)操作。它基于 SQLAlchemy ORM 框架 和一个自定义的装饰器 with_session 实现数据库会话管理。 📘 一、整体功能概述 该模块…...