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Deep learning Yolo3是如何在Yolo4中实现的？

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Deep learning Yolo3是如何在Yolo4中实现的？,deep-learning,architecture,computer-vision,object-detection,yolo,Deep Learning,Architecture,Computer Vision,Object Detection,Yolo,我试图理解Yolo4的体系结构。 它由主干、颈部、密集预测和稀疏预测组成。 知道Yolo3已经有了一个主干，Yolo4是采用了Yolo3的所有架构，包括它的主干还是仅仅是Yolo3的一部分 在论文Yolo4的第5页中，他们提到了Yolo3的锚定 Yolo 4： 约洛夫3: Yolov3使用Darknet53作为主干，Yolov4使用 CSPDarknet53作为主干网 Yolov4使用PANet作为从不同主干级别为不同检测器级别聚合参数的方法，而不是Yolov3中使用的FPN YOLOv4包

我试图理解Yolo4的体系结构。 它由主干、颈部、密集预测和稀疏预测组成。 知道Yolo3已经有了一个主干，Yolo4是采用了Yolo3的所有架构，包括它的主干还是仅仅是Yolo3的一部分

在论文Yolo4的第5页中，他们提到了Yolo3的锚定

Yolo 4：

约洛夫3:

  • Yolov3使用
    Darknet53
    作为主干，Yolov4使用 
    CSPDarknet53
    作为主干网
  • Yolov4使用
    PANet
    作为从不同主干级别为不同检测器级别聚合参数的方法，而不是Yolov3中使用的
    FPN
YOLOv4包括：

  • 主干：CSPDarknet53（特征提取）
  • 颈部：附加模块-SPP，PANet[这在Yolov3中不存在]
  • 头部：YOLOv3（密集预测区块）[该部分与YOLOv3相同]

    • 颈部：近年来开发的物体探测器通常插入一些 主干和头部之间的层，这些层通常用于 收集不同阶段的要素图

    参考资料：

    • 仔细阅读报纸
    • 阅读文章
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