原文:輸入的圖片size為什么是32的倍數,yolo各個模型層說明。upsample+route過程

輸入的圖片size為什么是 的倍數,yolo各個模型層說明。upsample route過程 enter description here 以上是filter之后size的計算過程,總共是 次計算,所以是 的 次方次變值所以是 。其余size沒有變值的沒有改變。此時module形態:stride是 conv : Conv d , , kernel size , , stride , , padd ...

2020-03-18 20:26 0 1436 推薦指數:

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YOLO模型圖片中車輛的識別比對

1,模型對比結果 ² 標准Yolo v3模型 ² 標准Yolo v3 tiny模型 ² 標准Yolo v2 tiny模型 ² 用戶訓練yolo truck模型 詳細測試情況見后。結果匯總如下: 測試 ...

Tue May 29 00:08:00 CST 2018 0 1853
關於yolo 模型中1X1卷積的作用

1X1卷積的作用: 1.實現跨通道的交互和信息整合.2.進行卷積核通道數的降維和升維.3.就是可以在保持feature map 尺寸不變(即不損失分辨率)的前提下大幅增加非線性特性,把網絡做得很deep. 參考網址: https://www.zhihu.com/question ...

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

之前的博客介紹了upsample轉換到tensorRT出錯的解決方法,就是回退onnx版本到1.5.0。雖然暫時解決了問題,但無法使用高版本的pytorch和onnx,https://www.cnblogs.com/hypnus-ly/p/12932110.html 最近又上github,發現 ...

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

1、pytorch 實現一個上采樣,代碼如下 2、使用測試圖片,檢查模型輸出結果,代碼如下: 3、使用 1.5.0 版本onnx和 1.6.0 版本onnx分別將 upsample 轉換到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

老板需要做目標檢測的項目於是學習了一下yolo的使用,在這里貼一些使用過程中的心得,方便日后查閱和交流 相關資源: yolo官網:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ yolo的pytorch實現:https://github.com ...

Mon Oct 08 21:52:00 CST 2018 0 736
OSI七模型及其數據的封裝和解封過程

OSI(Open System Interconnection)參考模型把網絡分為七: 1.物理(Physical Layer)   物理主要傳輸原始的比特流,集線器(Hub)是本的典型設備; 2.數據鏈路(Data Link Layer)   數據鏈路負責在兩個相鄰節點間 ...

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