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目标检测算法之YOLOv3

时间:2019-03-04 11:52:28      阅读:490      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

参考地址:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381

YOLO v3结构图

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DBL:卷积+BN+leaky relu,是v3的最小组件

resn:n代表数字,有res1,res2,...,res8等,表示这个res_block里含有多少个res_unit。这是YOLO-v3的大组件,YOLO-v3借鉴了ResNet的残差结构,使用这个结构可以让网络更深(从v2的darknet-19上升到darknet-53,前者没有残差结构)。其实resn的基本组件也是DBL

concat:张量拼接。将darknet中间层和后面的某一层的上采样进行拼接

 

目标检测算法之YOLOv3

原文:https://www.cnblogs.com/gezhuangzhuang/p/10469671.html

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