dekiang

最详细的YOLOv4网络结构解析

1. 概述

现阶段的目标检测器主要由4部分组成：
Input、Backbone、Neck、Head。

YOLOv4模型由以下部分组成：

CSPDarknet53作为骨干网络BackBone；
SPP作为Neck的附加模块，PANet作为Neck的特征融合模块；
YOLOv3作为Head。

2. 网络分块解析

2.0 先睹为快

我们可以使用模型结构可视化工具Netron: https://github.com/lutzroeder/Netron.对网络结构进行可视化，Netron提供了APP和网页2种版本。
这里我们使用网页版来看一下官方给出的网络结构。方法是：

打开网页版Netron网址https://lutzroeder.github.io/netron/
点击Open Model...输入YOLOv4官方配置文件yolov4.cfg
得到以下网络结构（图片老长了，这里就截取出一点，小伙伴们可以自己尝试下。）。

上图长的不要不要的，先贴上一张图，整体感受一下yolov4网络结构（图片来源：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/106533581）

在官方给出的cfg文件中，我们可以看到YOLOv4网络每一层的输出，每一层layer是如何得到的注释在了每一行后面，没有注释的就是对上一行的特征图进行卷积。可以看到YOLOv4网络共有161层，在 $608 \times 608$ 分辨率下，计算量总共128.46BFLOPS，YOLOv3为141BFLOPS。

    layer   filters  size/strd(dil)      input                output
   0 conv     32       3 x 3/ 1    608 x 608 x   3 ->  608 x 608 x  32 0.639 BF
   1 conv     64       3 x 3/ 2    608 x 608 x  32 ->  304 x 304 x  64 3.407 BF  降低特征图宽度和高度 size // 2，特征图尺寸 304 x 304 x  64
   2 conv     64       1 x 1/ 1    304 x 304 x  64 ->  304 x 304 x  64 0.757 BF  1 x 1 卷积 通道不降维 64 ==> 64
   3 route  1 		                           ->  304 x 304 x  64                 复制 layer 1 特征图
   4 conv     64       1 x 1/ 1    304 x 304 x  64 ->  304 x 304 x  64 0.757 BF
   5 conv     32       1 x 1/ 1    304 x 304 x  64 ->  304 x 304 x  32 0.379 BF
   6 conv     64       3 x 3/ 1    304 x 304 x  32 ->  304 x 304 x  64 3.407 BF
   7 Shortcut Layer: 4,  wt = 0, wn = 0, outputs: 304 x 304 x  64 0.006 BF       由 layer 4 和 layer 6 相加得到
   8 conv     64       1 x 1/ 1    304 x 304 x  64 ->  304 x 304 x  64 0.757 BF  1 x 1 卷积 通道不降维 64 ==> 64
   9 route  8 2 	                           ->  304 x 304 x 128                 concatenation layer 8 和 layer 2
  10 conv     64       1 x 1/ 1    304 x 304 x 128 ->  304 x 304 x  64 1.514 BF  1 x 1 特征融合并降维 128 ==> 64
  11 conv    128       3 x 3/ 2    304 x 304 x  64 ->  152 x 152 x 128 3.407 BF  降低特征图宽度和高度 size // 2，特征图尺寸 152 x 152 x 128
  12 conv     64       1 x 1/ 1    152 x 152 x 128 ->  152 x 152 x  64 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 128 ==> 64
  13 route  11 		                           ->  152 x 152 x 128                 复制 layer 11 特征图
  14 conv     64       1 x 1/ 1    152 x 152 x 128 ->  152 x 152 x  64 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 128 ==> 64
  15 conv     64       1 x 1/ 1    152 x 152 x  64 ->  152 x 152 x  64 0.189 BF
  16 conv     64       3 x 3/ 1    152 x 152 x  64 ->  152 x 152 x  64 1.703 BF
  17 Shortcut Layer: 14,  wt = 0, wn = 0, outputs: 152 x 152 x  64 0.001 BF      由 layer 14 和 layer 16 相加得到
  18 conv     64       1 x 1/ 1    152 x 152 x  64 ->  152 x 152 x  64 0.189 BF
  19 conv     64       3 x 3/ 1    152 x 152 x  64 ->  152 x 152 x  64 1.703 BF
  20 Shortcut Layer: 17,  wt = 0, wn = 0, outputs: 152 x 152 x  64 0.001 BF      由 layer 17 和 layer 19 相加得到
  21 conv     64       1 x 1/ 1    152 x 152 x  64 ->  152 x 152 x  64 0.189 BFF 1 x 1 卷积 通道不降维 64 ==> 64
  22 route  21 12 	                           ->  152 x 152 x 128               concatenation layer 21 和 layer 12
  23 conv    128       1 x 1/ 1    152 x 152 x 128 ->  152 x 152 x 128 0.757 BF  1 x 1 特征融合不降维 128 ==> 128
  24 conv    256       3 x 3/ 2    152 x 152 x 128 ->   76 x  76 x 256 3.407 BF  降低特征图宽度和高度 size // 2，特征图尺寸 76 x  76 x 256
  25 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 256 ->   76 x  76 x 128 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 256 ==> 128
  26 route  24 		                           ->   76 x  76 x 256                 复制 layer 25 特征图
  27 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 256 ->   76 x  76 x 128 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 256 ==> 128
  28 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF
  29 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF
  30 Shortcut Layer: 27,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF      由 layer 27 和 layer 29 相加得到
  31 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF
  32 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF
  33 Shortcut Layer: 30,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF      由 layer 30 和 layer 32 相加得到
  34 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF
  35 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF
  36 Shortcut Layer: 33,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF      由 layer 33 和 layer 35 相加得到
  37 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF
  38 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF
  39 Shortcut Layer: 36,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF      由 layer 36 和 layer 38 相加得到
  40 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF
  41 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF
  42 Shortcut Layer: 39,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF      由 layer 30 和 layer 41 相加得到
  43 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF
  44 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF
  45 Shortcut Layer: 42,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF      由 layer 42 和 layer 44 相加得到
  46 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF
  47 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF
  48 Shortcut Layer: 45,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF      由 layer 45 和 layer 47 相加得到
  49 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF
  50 conv    128       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 1.703 BF
  51 Shortcut Layer: 48,  wt = 0, wn = 0, outputs:  76 x  76 x 128 0.001 BF      由 layer 48 和 layer 50 相加得到
  52 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 128 0.189 BF  1 x 1 卷积 通道不降维 128 ==> 128
  53 route  52 25 	                           ->   76 x  76 x 256               concatenation layer 25 和 layer 52
  54 conv    256       1 x 1/ 1     76 x  76 x 256 ->   76 x  76 x 256 0.757 BF  1 x 1 特征融合不降维 256 ==> 256
  55 conv    512       3 x 3/ 2     76 x  76 x 256 ->   38 x  38 x 512 3.407 BF  降低特征图宽度和高度 size // 2，特征图尺寸 38 x  38 x 512
  56 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 512 ->   38 x  38 x 256 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 512 ==> 256
  57 route  55 		                           ->   38 x  38 x 512                 复制 layer 55 特征图
  58 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 512 ->   38 x  38 x 256 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 512 ==> 256
  59 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 0.189 BF
  60 conv    256       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 1.703 BF
  61 Shortcut Layer: 58,  wt = 0, wn = 0, outputs:  38 x  38 x 256 0.000 BF      由 layer 58 和 layer 60 相加得到
  62 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 0.189 BF
  63 conv    256       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 1.703 BF
  64 Shortcut Layer: 61,  wt = 0, wn = 0, outputs:  38 x  38 x 256 0.000 BF      由 layer 61 和 layer 63 相加得到
  65 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 0.189 BF
  66 conv    256       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 1.703 BF
  67 Shortcut Layer: 64,  wt = 0, wn = 0, outputs:  38 x  38 x 256 0.000 BF      由 layer 64 和 layer 66 相加得到
  68 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 0.189 BF
  69 conv    256       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 1.703 BF
  70 Shortcut Layer: 67,  wt = 0, wn = 0, outputs:  38 x  38 x 256 0.000 BF      由 layer 67 和 layer 69 相加得到
  71 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 0.189 BF
  72 conv    256       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 1.703 BF
  73 Shortcut Layer: 70,  wt = 0, wn = 0, outputs:  38 x  38 x 256 0.000 BF      由 layer 70 和 layer 72 相加得到
  74 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 0.189 BF
  75 conv    256       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 1.703 BF
  76 Shortcut Layer: 73,  wt = 0, wn = 0, outputs:  38 x  38 x 256 0.000 BF      由 layer 73 和 layer 75 相加得到
  77 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 0.189 BF
  78 conv    256       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 1.703 BF
  79 Shortcut Layer: 76,  wt = 0, wn = 0, outputs:  38 x  38 x 256 0.000 BF      由 layer 76 和 layer 78 相加得到
  80 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 0.189 BF
  81 conv    256       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 1.703 BF
  82 Shortcut Layer: 79,  wt = 0, wn = 0, outputs:  38 x  38 x 256 0.000 BF      由 layer 79 和 layer 81 相加得到
  83 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 256 0.189 BF  1 x 1 卷积 通道不降维 256 ==> 256
  84 route  83 56 	                           ->   38 x  38 x 512               concatenation layer 56 和 layer 83
  85 conv    512       1 x 1/ 1     38 x  38 x 512 ->   38 x  38 x 512 0.757 BF  1 x 1 特征融合不降维 512 ==> 512
  86 conv   1024       3 x 3/ 2     38 x  38 x 512 ->   19 x  19 x1024 3.407 BF  降低特征图宽度和高度 size // 2，特征图尺寸 19 x  19 x 1024
  87 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x 512 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 1024 ==> 512
  88 route  86 		                           ->   19 x  19 x1024                 复制 layer 86 特征图
  89 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x 512 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 1024 ==> 512
  90 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 512 0.189 BF
  91 conv    512       3 x 3/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 512 1.703 BF
  92 Shortcut Layer: 89,  wt = 0, wn = 0, outputs:  19 x  19 x 512 0.000 BF      由 layer 89 和 layer 91 相加得到
  93 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 512 0.189 BF
  94 conv    512       3 x 3/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 512 1.703 BF
  95 Shortcut Layer: 92,  wt = 0, wn = 0, outputs:  19 x  19 x 512 0.000 BF      由 layer 92 和 layer 94 相加得到
  96 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 512 0.189 BF
  97 conv    512       3 x 3/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 512 1.703 BF
  98 Shortcut Layer: 95,  wt = 0, wn = 0, outputs:  19 x  19 x 512 0.000 BF      由 layer 95 和 layer 97 相加得到
  99 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 512 0.189 BF
 100 conv    512       3 x 3/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 512 1.703 BF
 101 Shortcut Layer: 98,  wt = 0, wn = 0, outputs:  19 x  19 x 512 0.000 BF      由 layer 98 和 layer 100 相加得到
 102 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 512 0.189 BF  1 x 1 卷积 通道不降维 512 ==> 512
 103 route  102 87 	                           ->   19 x  19 x1024               concatenation layer 87 和 layer 102
 104 conv   1024       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x1024 0.757 BF  1 x 1 特征融合不降维 1024 ==> 1024
 105 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x 512 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 1024 ==> 512
 106 conv   1024       3 x 3/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x1024 3.407 BF  3 x 3 卷积 通道升维 512 ==> 1024
 107 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x 512 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 1024 ==> 512
 108 max                5x 5/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 512 0.005 BF  对 layer 107 进行 5 x 5 最大池化
 109 route  107 		                           ->   19 x  19 x 512
 110 max                9x 9/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 512 0.015 BF  对 layer 107 进行 9 x 9 最大池化
 111 route  107 		                           ->   19 x  19 x 512
 112 max               13x13/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 512 0.031 BF  对 layer 107 进行 13 x 13 最大池化
 113 route  112 110 108 107 	                   ->   19 x  19 x2048             concatenation layer 107， layer 108，layer 110 和 layer 112
 114 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x2048 ->   19 x  19 x 512 0.757 BF  1 x 1 卷积 通道降维 2048 ==> 512
 115 conv   1024       3 x 3/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x1024 3.407 BF
 116 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x 512 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 1024 ==> 512
 117 conv    256       1 x 1/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x 256 0.095 BF  1 x 1 卷积 通道降维 512 ==> 256
 118 upsample                 2x    19 x  19 x 256 ->   38 x  38 x 256           上采样特征图宽度和高度 size x 2，特征图尺寸 38 x  38 x 256
 119 route  85 		                           ->   38 x  38 x 512                 复制 layer 85 特征图
 120 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 512 ->   38 x  38 x 256 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 512 ==> 256
 121 route  120 118 	                           ->   38 x  38 x 512             concatenation layer 118 和 layer 120
 122 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 512 ->   38 x  38 x 256 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 512 ==> 256
 123 conv    512       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 512 3.407 BF
 124 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 512 ->   38 x  38 x 256 0.379 BF
 125 conv    512       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 512 3.407 BF
 126 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 512 ->   38 x  38 x 256 0.379 BF
 127 conv    128       1 x 1/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 128 0.095 BF
 128 upsample                 2x    38 x  38 x 128 ->   76 x  76 x 128           上采样特征图宽度和高度 size x 2，特征图尺寸 76 x  76 x 128
 129 route  54 		                           ->   76 x  76 x 256                 复制 layer 54 特征图
 130 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 256 ->   76 x  76 x 128 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 256 ==> 128
 131 route  130 128 	                           ->   76 x  76 x 256             concatenation layer 128 和 layer 130
 132 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 256 ->   76 x  76 x 128 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 256 ==> 128
 133 conv    256       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 256 3.407 BF  76 x 76 YOLO Head
 134 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 256 ->   76 x  76 x 128 0.379 BF
 135 conv    256       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 256 3.407 BF
 136 conv    128       1 x 1/ 1     76 x  76 x 256 ->   76 x  76 x 128 0.379 BF
 137 conv    256       3 x 3/ 1     76 x  76 x 128 ->   76 x  76 x 256 3.407 BF
 138 conv    255       1 x 1/ 1     76 x  76 x 256 ->   76 x  76 x 255 0.754 BF
 139 yolo                                                                        YOLO layer 76 x  76 x 255
[yolo] params: iou loss: ciou (4), iou_norm: 0.07, cls_norm: 1.00, scale_x_y: 1.20
nms_kind: greedynms (1), beta = 0.600000
 140 route  136 		                           ->   76 x  76 x 128               复制 layer 136 特征图
 141 conv    256       3 x 3/ 2     76 x  76 x 128 ->   38 x  38 x 256 0.852 BF  降低特征图宽度和高度 size // 2，特征图尺寸 38 x  38 x 256
 142 route  141 126 	                           ->   38 x  38 x 512             concatenation layer 126 和 layer 141
 143 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 512 ->   38 x  38 x 256 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 512 ==> 256
 144 conv    512       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 512 3.407 BF  38 x 38 YOLO Head
 145 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 512 ->   38 x  38 x 256 0.379 BF
 146 conv    512       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 512 3.407 BF
 147 conv    256       1 x 1/ 1     38 x  38 x 512 ->   38 x  38 x 256 0.379 BF
 148 conv    512       3 x 3/ 1     38 x  38 x 256 ->   38 x  38 x 512 3.407 BF
 149 conv    255       1 x 1/ 1     38 x  38 x 512 ->   38 x  38 x 255 0.377 BF
 150 yolo                                                                        YOLO layer 38 x  38 x 255
[yolo] params: iou loss: ciou (4), iou_norm: 0.07, cls_norm: 1.00, scale_x_y: 1.10
nms_kind: greedynms (1), beta = 0.600000
 151 route  147 		                           ->   38 x  38 x 256               复制 layer 147 特征图
 152 conv    512       3 x 3/ 2     38 x  38 x 256 ->   19 x  19 x 512 0.852 BF  降低特征图宽度和高度 size // 2，特征图尺寸 19 x  19 x 512
 153 route  152 116 	                           ->   19 x  19 x1024             concatenation layer 116 和 layer 152
 154 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x 512 0.379 BF  1 x 1 卷积 通道降维 1024 ==> 512
 155 conv   1024       3 x 3/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x1024 3.407 BF  19 x 19 YOLO Head
 156 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x 512 0.379 BF
 157 conv   1024       3 x 3/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x1024 3.407 BF
 158 conv    512       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x 512 0.379 BF
 159 conv   1024       3 x 3/ 1     19 x  19 x 512 ->   19 x  19 x1024 3.407 BF
 160 conv    255       1 x 1/ 1     19 x  19 x1024 ->   19 x  19 x 255 0.189 BF
 161 yolo                                                                        YOLO layer 19 x  19 x 255
 [yolo] params: iou loss: ciou (4), iou_norm: 0.07, cls_norm: 1.00, scale_x_y: 1.05
nms_kind: greedynms (1), beta = 0.600000
Total BFLOPS 128.459

2.1 CSPDarknet53实现

1. CSPNet

Cross Stage Partial（CSP）可以增强CNN的学习能力，能够在轻量化的同时保持准确性、降低计算瓶颈、降低内存成本。CSPNet论文详见：https://arxiv.org/pdf/1911.11929.pdf
在ResNet上加上CSPNet的结果为：

2. Darknet53

Darknet53的结构如下图所示，共有5个大残差块，每个大残差块所包含的小残差单元个数为1、2、8、8、4。

3. CSPDarknet53

CSPDarknet53是在Darknet53的每个大残差块上加上CSP，对应layer 0~layer 104。
（1）Darknet53分块1加上CSP后的结果，对应layer 0~layer 10。其中，layer [0, 1, 5, 6, 7]与分块1完全一样，而 layer [2, 4, 8, 9, 10]属于CSP部分。

（2）Darknet53分块2加上CSP后的结果，对应layer 11~layer 23。其中，layer [11, 15~20]对应分块2（注意:残差单元中的 $\times 3$ 卷积核的深度改变了，由Darknet53分块2中的128改为64，请看layer 16 和 layer 19），其余 layer属于CSP部分。

（3）Darknet53分块3加上CSP后的结果，对应layer 24~layer 54。其中，layer [24, 27~51]对应分块3（注意:残差单元中的 $\times 3$ 卷积核的深度改变了，由Darknet53分块3中的256改为128，请看layer 29等），其余 layer属于CSP部分。

（4）Darknet53分块4加上CSP后的结果，对应layer 55~layer 85。其中，layer [55, 58~82]对应分块4（注意:残差单元中的 $\times 3$ 卷积核的深度改变了，由Darknet53分块4中的512改为256，请看layer 60等），其余 layer属于CSP部分。

（5）Darknet53分块5加上CSP后的结果，对应layer 86~layer 104。其中，layer [86, 89~101]对应分块5（注意:残差单元中的 $\times 3$ 卷积核的深度改变了，由Darknet53分块5中的1024改为512，请看layer 91等），其余 layer属于CSP部分。

2.2 SPP实现

SPP全称为Spatial Pyramid Pooling ，即，空间金字塔池化，SPP论文详见这里：https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf，网络结构如下图所示。

SPP网络用在YOLOv4中的目的是增加网络的感受野。实现是对layer107进行 $\times 5$ 、 $\times 9$ 、 $13 \times 13$ 的最大池化，分别得到layer 108，layer 110和layer 112，完成池化后，将layer 107，layer 108，layer 110和layer 112进行concatenete，连接成一个特征图layer 114并通过 $\times 1$ 降维到512个通道。

2.3 PANet实现

PANet 的论文详见这里https://arxiv.org/pdf/1803.01534.pdf，网络结构如下图所示，与FPN相比，PANet 在UpSample之后又加了DownSample的操作。

PANet上采样对应的layer为layer 105到layer 128。

2.4 YOLOv3 head实现

参考资料：
[1]: Ubuntu18.04配置darknet环境实现YOLOv4目标检测(四)——YOLOv4网络解析.
[2]: YOLOv3网络结构和解析.

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运算符、一元运算符、自增、自减玖岁灬
运算符运算符也叫操作符通过运算符可以对一个或多个值进行运算,并获取运算结果比如：typeof就是运算符，可以来获得一个值的类型，它会将该值的类型以字符串的形式返回"number""string""boolean""undefined""object"算数运算符当对非Number类型的值进行运算时，会将这些值转换为Number然后在运算任何值和NaN做运算都得NaN++可以对两个值进行加法运算，并将
python错误集锦--类型错误：‘NoneType‘ object is not subscriptable 程序员的修养 python python 开发语言后端
python类型错误：‘NoneType’objectisnotsubscriptable网上查到的原因和方案如下，但是小编给变量的命名不太像系统内置关键字。原因：变量使用了系统内置的关键字list解决：重新定义下这个变量小编需求是获取网络数据，从中获取某个key的值然后赋值给变量，代码如下targetData=monitorData['MonitorData’]既然是网络数据就有可能没有这个ke
JavaScript 基础 - 第13天 +码农快讯+ JavaScript学习笔记 javascript 开发语言 ecmascript
文章目录JavaScript基础-第13天深入对象创建对象三种方式构造函数new实例化过程实例成员&静态成员实例成员静态成员一切皆对象内置构造函数ObjectArrayStringNumberJavaScript基础-第13天了解面向对象编程的基础概念及构造函数的作用，体会JavaScript一切皆对象的语言特征，掌握常见的对象属性和方法的使用。深入对象内置构造函数综合案例深入对象了解面向对象的基
Java之String类不互关就取关 java python 开发语言
一、String类常用方法1.引用类型的比较我们知道在Java中两个引用遍历是不能用"=="号来比较的，而String类重写了父类objects的equals方法，实现了引用类型的比较例子importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Stringstr1="helloworld";Strings
Java String 文字（Literal）和对象（Object）初始化 HoneyMoose
当我们创建String对象的时候，如果使用new()的方式来创建一个String对象，JVM将会每次都会在heap内存中为我们创建的String对象开辟一个存储空间来进行存储。但是，如果我们使用赋值方式创建String对象的话，JVM首先将会对我们赋的值到StringPool中进行查找，如果找到的话，就返回已经存在这个值的引用。如果没有找到，就创建一个新的String对象并且返回这个创建对象的引用
前端基础面试题·第三篇——JavaScript（其二） DT—— 前端面试 javascript 面试
1.深浅拷贝1.浅拷贝浅拷贝会创建一个新的对象，这个对象有着原始对象属性值的一份精确拷贝。如果属性是基本类型，拷贝的就是基本类型的值，如果属性是引用类型，拷贝就是改引用类型的地址。//常见的浅拷贝1.Object.assign({},obj)//对象浅拷贝assign⽅法可以⽤于处理数组，不过会把数组视为对象，⽐如这⾥会把⽬标数组视为是属性为0、1、2的对象，所以源数组的0、1属性的值覆盖了⽬标对
python 多线程抓取xunlei磁力下载链接 weixin_53748624 python pycharm
importurllib.requestimportreimporttimeimportthreadingclassSpider(object):def__init__(self):#定义字典，用于保存影片信息self.films_dict={}self.i=1self.lock1=threading.Lock()defstart(self):#调用下载函数，获取下载连接forpageinrang
面向对象编程03：封装、继承、多态 Clap of thunder Java从零学起 java 封装多态继承面向对象编程
面向对象编程03：封装、继承、多态文章目录面向对象编程03：封装、继承、多态封装继承object类supersuper注意点：`super`VS`this`:方法重写多态多态的注意事项：instanceof关键字父类与子类之间的类型转换封装该露的露、该藏的藏设计程序要追求“高内聚、低耦合”。高内聚就是类的内部数据操作细节由自己完成，不允许外部干涉；低耦合：仅仅暴露少量的方法给外部使用。封装（数据的
ajax 获取一步数据,ajax异步获取数据可可子姐姐教英语 ajax 获取一步数据
functioncreateXHR(){if(typeofXMLHttpRequest!="undefined"){returnnewXMLHttpRequest();}elseif(typeofActiveXObject!="undefined"){varversion=["MSXML2.XMLHttp.6.0","MSXML2.XMLHttp.3.0","MSXML2.XMLHttp"];fo
JavaScript创建Object对象的方法流落的小鬼 javascript 前端
JavaScript创建Object对象的方法1、使用new操作符后跟Object构造函数varobj=newObject()person.name='AAA'person.age=192、对象字面量varobj={name:'BBB',age:20}3、与newObject相同varobj={}person.name="CCC"person.age=21
java mongodb group分组使用 yank1225 mongodb java mongodb group
mongodb的关键字及介绍.mongodb的查询是有一定规则的,刚开始接触老是各种错误,参照以下内容有很多帮助https://docs.mongodb.com/manual/reference/sql-aggregation-comparison/另外出现这种错误时Apipelinestagespecificationobjectmustcontainexactlyonefield是因为条件不对
java数字签名三种方式知了ing java jdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的 1，RSA String password="test"; // 1.初始化密钥 KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA"); keyPairGenerator.initialize(51
Hibernate学习笔记 caoyong Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架，是一个ORM(Object Relation Mapping)框架，作者为:Gavin King 2>、搭建Hibernate的开发环境 a>、添加jar包: aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
设计模式之装饰器模式Decorator（结构型）漂泊一剑客 Decorator
1. 概述若你从事过面向对象开发，实现给一个类或对象增加行为，使用继承机制，这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法，或者须要给方法添加更多的功能（魅力），你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
读取磁盘文件txt，并输入String 一炮送你回车库 String
public static void main(String[] args) throws IOException { String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt"); System.out.println(fileContent);
js三级联动下拉框 3213213333332132 三级联动
//三级联动省/直辖市<select id="province"></select> 市/省直辖<select id="city"></select> 县/区 <select id="area"></select>
erlang之parse_transform编译选项的应用 616050468 parse_transform 游戏服务器属性同步 abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码，之前看过C++/lua写的服务器引擎代码，引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能，这也是现在很多游戏服务器的优化方向，在引擎层面去解决数据同步和数据持久化，数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
JAVA JSON的解析 darkranger java
// { // “Total”：“条数”， // Code: 1, // // “PaymentItems”:[ // { // “PaymentItemID”:”支款单ID”, // “PaymentCode”:”支款单编号”, // “PaymentTime”:”支款日期”, // ”ContractNo”:”合同号”， //
POJ-1273-Drainage Ditches aijuans ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches http://poj.org/problem?id=1273 基本的最大流，按LRJ的白书写的 #include<iostream> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; #define INF 0x7fffffff int ma
工作流Activiti5表的命名及含义 atongyeye 工作流 Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装 activiti5一共23张表 Activiti的表都以ACT_开头。第二部分是表示表的用途的两个字母标识。用途也和服务的API对应。 ACT_RE_*: 'RE'表示repository。这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源（图片，规则，等等）。 A
android的广播机制和广播的简单使用百合不是茶 android 广播机制广播的注册
Android广播机制简介在Android中，有一些操作完成以后，会发送广播，比如说发出一条短信，或打出一个电话，如果某个程序接收了这个广播，就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播，就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”，也就是不管你接收方如何处理。另外，广播可以被不只一个应用程序所接收，当然也可能不被任何应
Spring事务传播行为详解 bijian1013 java spring 事务传播行为
在service类前加上@Transactional，声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。 Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
eidtplus operate 征客丶 eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动列模式替换或复制内容(多行): 右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作 OR Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致) -------------------------------------------------------
【Kafka一】Kafka入门 bit1129 kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765)，这里把它单独取出来，作为Kafka的入门吧下载Kafka http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz 2.10表示Scala的版本，而0.8.1.1表示Kafka
Spring 事务实现机制 BlueSkator spring 代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象，其实是代理对象的实例，并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象，那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢？为了说明问题，假设有个Service类叫AService，它的Spring事务代理类为AProxyService，AService实现了一个接口
bootstrap源码学习与示例：bootstrap-dropdown（转帖） BreakingBad bootstrap dropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西，我读后的整体感觉。一个下拉开菜单的设计： <ul class="nav pull-right"> <li id="fat-menu" class="dropdown">
读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* * 中介者模式（Mediator）：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。 * 中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。 * * 在我看来，Mediator模式是把多个对象（
常用代码记录 chenjunt3 UI Excel J#
1、单据设置某行或某字段不能修改 //i是行号,"cash"是字段名称 getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false); //取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了 getBillC
搜索引擎与工作流引擎 comsci 算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想) -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
oracle Health Monitor daizj oracle Health Monitor
About Health Monitor Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database. About Health Monitor Checks Health M
JSON字符串转换为对象 dieslrae java json
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
C语言学习八结构体，综合应用，学生管理系统 dcj3sjt126com C语言
实现功能的代码： # include <stdio.h> # include <malloc.h> struct Student { int age; float score; char name[100]; }; int main(void) { int len; struct Student * pArr; int i,
vagrant学习笔记 dcj3sjt126com vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant 1. vagrant virtualbox 下载安装 https://www.vagrantup.com/downloads.html https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 查看安装在命令行输入vagrant 2.
14.性能优化-优化-软件配置优化 frank1234 软件配置性能优化
1.Tomcat线程池修改tomcat的server.xml文件： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
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一个不错的shell 脚本教程入门级建立一个脚本　　Linux中有好多中不同的shell，但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程，因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash（但是在大多数情况下，这些脚本同样可以在 bash的大姐，bourne shell中运行）。　　如同其他语言一样
Spring4新特性——核心容器的其他改进 jinnianshilongnian spring 动态代理 spring4 依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API Spring4新
Linux设置tomcat开机启动 liuxingguome tomcat linux 开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6 然后把以下英文部分复制过去。（注意第一句#!/bin/sh如果不写，就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。 #!/bin/bash # # /etc/rc.d/init.d/tomcat # init script for tomcat precesses
第13章 Ajax进阶（下） onestopweb Ajax
index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
Troubleshooting Crystal Reports off BW blueoxygen BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE Quite useful, especially this part: SAP BW connectivity For t
Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java jvm 多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目可以在属性文件中配置，那么使它成为
正则表达式大全 yang852220741 html 编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全，它可以大提高你的工作效率正则表达式也可以被当作是一门语言，当你学习一门新的编程语言的时候，他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义，但是很多时候，你不得不阅读一些教程，或文章来理解这些简单的描述模式。一、校验数字的表达式数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$