原文:输入的图片size为什么是32的倍数,yolo各个模型层说明。upsample+route过程

输入的图片size为什么是 的倍数,yolo各个模型层说明。upsample route过程 enter description here 以上是filter之后size的计算过程,总共是 次计算,所以是 的 次方次变值所以是 。其余size没有变值的没有改变。此时module形态:stride是 conv : Conv d , , kernel size , , stride , , padd ...

2020-03-18 20:26 0 1436 推荐指数:

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YOLO模型图片中车辆的识别比对

1,模型对比结果 ² 标准Yolo v3模型 ² 标准Yolo v3 tiny模型 ² 标准Yolo v2 tiny模型 ² 用户训练yolo truck模型 详细测试情况见后。结果汇总如下: 测试 ...

Tue May 29 00:08:00 CST 2018 0 1853
关于yolo 模型中1X1卷积的作用

1X1卷积的作用: 1.实现跨通道的交互和信息整合.2.进行卷积核通道数的降维和升维.3.就是可以在保持feature map 尺寸不变(即不损失分辨率)的前提下大幅增加非线性特性,把网络做得很deep. 参考网址: https://www.zhihu.com/question ...

Tue May 22 21:43:00 CST 2018 0 845
pytorch upsample到onnx,以及到tensorRT的转换(二)

之前的博客介绍了upsample转换到tensorRT出错的解决方法,就是回退onnx版本到1.5.0。虽然暂时解决了问题,但无法使用高版本的pytorch和onnx,https://www.cnblogs.com/hypnus-ly/p/12932110.html 最近又上github,发现 ...

Thu Jul 09 01:57:00 CST 2020 0 1527
pytorch upsample到onnx,以及到tensorRT的转换

1、pytorch 实现一个上采样,代码如下 2、使用测试图片,检查模型输出结果,代码如下: 3、使用 1.5.0 版本onnx和 1.6.0 版本onnx分别将 upsample 转换到onnx模型 4、使用 Netron-4.1.0 工具查看 ...

Fri May 22 01:25:00 CST 2020 5 3450
yolo模型的使用

老板需要做目标检测的项目于是学习了一下yolo的使用,在这里贴一些使用过程中的心得,方便日后查阅和交流 相关资源: yolo官网:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ yolo的pytorch实现:https://github.com ...

Mon Oct 08 21:52:00 CST 2018 0 736
OSI七模型及其数据的封装和解封过程

OSI(Open System Interconnection)参考模型把网络分为七: 1.物理(Physical Layer)   物理主要传输原始的比特流,集线器(Hub)是本的典型设备; 2.数据链路(Data Link Layer)   数据链路负责在两个相邻节点间 ...

Tue Aug 07 23:01:00 CST 2012 0 6620
 
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