原文:《YOLOV4&5原理与源代码解析之二:DropBlock与标签平滑方法》

Abstract dropout被广泛地用作全连接层的正则化技术,但是对于卷积层,通常不太有效。dropout在卷积层不work的原因可能是由于卷积层的特征图中相邻位置元素在空间上共享语义信息,所以尽管某个单元被dropout掉,但与其相邻的元素依然可以保有该位置的语义信息,信息仍然可以在卷积网络中流通。因此,针对卷积网络,我们需要一种结构形式的dropout来正则化,即按块来丢弃。在本文中,我们 ...

2021-02-22 21:08 0 486 推荐指数:

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YOLOV4&5原理源代码解析之一:数据增强》

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Sat Feb 20 05:11:00 CST 2021 0 1133
YOLOV4&5原理源代码解析之四:DIoU-NMS》

一、Soft-NMS     先回顾下传统NMS,如下算法流程图:假如检测马,首先检测到置信度最大的红色框,然后遍历红色框附近的框并计算IOU,IOU大的框都删掉。 因为IOU大,表示高度重叠, ...

Fri Feb 26 06:22:00 CST 2021 0 923
YOLOV4&5原理源代码解析之六:注意力机制SAM》

注意力机制CV领域是从NLP领域借鉴过来的,比如:一段话中提取关键的、具备代表性的词语。这个其实在以前聚类算法中学习过,例如:利用bag of word技术,提取一篇论文的关键词,实现论文查 ...

Tue Mar 09 19:23:00 CST 2021 0 1388
Andfix热修复框架原理源代码解析-上篇

热补丁介绍及Andfix的使用 Andfix热修复框架原理源代码解析-上篇 Andfix热修复框架原理源代码解析-下篇 1.不知道怎样使用的同学,建议看看我上一篇写的介绍热补丁和Andfix的使用,这样你才有一个大概的框架。通过使用Andfix,事实上我们心中会有一个 ...

Mon Jul 24 03:34:00 CST 2017 0 1517
《三、YOLOV3细节原理解析

《一、YOLOV1细节原理解析》 《二、YOLOV2细节原理解析》 《三、YOLOV3细节原理解析》 3.0 综述   V3不像V2那样众多细节的改变,V3注重于整体网络核心架构升级。如下图,比较浮夸;x轴是单帧前向推理速度,y轴是主流网络在COCO数据集上mAP 值。下图浮夸 ...

Mon Mar 08 00:40:00 CST 2021 0 440
《二、YOLOV2细节原理解析

《一、YOLOV1细节原理解析》 《二、YOLOV2细节原理解析》 《三、YOLOV3细节原理解析》 如下图,yolov2相对yolov1的改进点: 2.1 Batch-Normalization 归一化   在神经网络中,在全连接层中使 ...

Mon Mar 08 00:25:00 CST 2021 0 356
 
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