DarkNet19

经典主干DarkNet53&网络搭建

不同于YOLOv2中的DarkNet19，它由大量的残差组成，DarkNet53在ImageNet上面的表现也证明了该网络的有效行。DarkNet53的网络结构如下。
快乐大队队长·2023-12-01 21:16

【重读经典网络3】--Darknet

1、前言Darknet网络属于是一个比较经典的网络，主要借鉴了VGG16网络以及Resnet网络的残差模块，在取其精华，去其糟粕后，构建了Darknet19以及经典的Darknet53。
AI小花猫·2023-12-01 21:15

目标检测网络系列——YOLO V2

锚框尺寸的选择——聚类锚框集成改进——直接预测boundingbox细粒度的特征图——passthroughlayer多尺度训练数据集比对实验VOC2007VOC2012COCOFaster，更快网络模型——Darknet19
新兴AI民工·2023-10-18 07:40

yolov2相较于yolov1的改进

目录前言BN层取代了Dropout使用了高分辨率分类器K-means选定先验框的尺寸网络结构—darknet19细粒度的特征前言yolov2是在yolov1的基础上进行改进的，主要解决了yolov1定位不准确以及检测重叠的物体极差的情况
夏天是冰红茶·2023-09-03 18:56

Pytorch+Yolov3搭建自己的目标检测项目工程（带你从理论到实践）

参考的原作者的博客：睿智的目标检测26——Pytorch搭建yolo3目标检测平台构建主干网络darknet53yolov3采用的主干网络是darknet53，借鉴了yolov2中的网络darknet19
夏天是冰红茶·2023-09-03 18:25

darknet-19与darknet53

Darknet是最经典的一个深层网络，结合Resnet的特点在保证对特征进行超强表达的同时又避免了网络过深带来的梯度问题，主要有Darknet19和Darknet53。
Terrence Shen·2023-04-21 16:55

darknet

在抱歉找不到原文链接了，这是我很久前抄的1darknet介绍他是yolov2中的特征提取器，因为它有19层卷积，所以又叫做darknet19。
salary_only_17k·2023-04-21 16:25

Darknet19的实现

环境设置：tensorflow2.1代码如下：#darknet19细节importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportDense,Flatten
belong_to_you·2023-04-21 16:51

Darknet19详细原理（含tensorflow版源码）

Darknet19原理Darknet19是一个轻量级的卷积神经网络，用于图像分类和检测任务。
爱笑的男孩。·2023-04-21 16:49

目标检测：YOLOV3技术详解

主要改进DarkNet53从yolov2的darknet19转换为了新的darknet53，主要借鉴了FPN的思想，引入了多个感受野的特征融合，具体如下图：CBL模块：卷
HanZee·2023-01-23 08:26

目标检测（6）—— YOLO系列V2

网络架构的改变使用DarkNet19，借鉴了Alex和VGG的思想。所有
莫听穿林打叶声@·2023-01-14 13:31

【项目实践】车距+车辆+车道线+行人检测项目实践

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|AI算法与图像处理1、项目流程的简介项目的主题框架使用为Keras+OpenCV的形式实现，而模型的选择为基于DarkNet19
小白学视觉·2023-01-13 13:20

车距+车辆+车道线+行人检测（毕业设计，附代码）

1、论文流程的简介项目的主题框架使用为Keras+OpenCV的形式实现，而模型的选择为基于DarkNet19的YOLOV2模型，权重为基于COCO2014训练的数据集，而车道线的检测是基于OpenCV
阿利同学·2023-01-06 09:31

【目标检测】 YOLO v2白话理解

1.主干网络的更新使用了darknet19代替了原来的vgg16，mAP基本没变但参数量减少，从而训练和预测的速度提高。我认为主要功劳是通过引入1×1卷
ayitime·2022-12-07 12:30

ResNet系列及其变体(六)—DarkNet53

介绍Darknet53之前先看看Darknet19，Darknet19在yolov2中提
Moeyinss·2022-12-02 10:49

优化策略（八）常用backbone

VGGResNet（ResNet18，50，100）ResNeXtResNeStXceptionDenseNetSqueezeNetDarknet（Darknet19,53）MobileNetShuffleNetDetNetDetNASSpineNetEfficientNet
Bruce_0712·2022-12-02 10:47

Darknet53网络结构及代码实现

文章目录一、Darknet二、代码实现一、DarknetDarknet是最经典的一个深层网络，结合Resnet的特点在保证对特征进行超强表达的同时又避免了网络过深带来的梯度问题，主要有Darknet19
Tc.小浩·2022-11-28 13:07

【目标检测】yolov2特征提取网络------Darknet19结构解析及tensorflow和pytorch实现

1.网络结构Darknet-19是YOLOv2的backbone。Darknet-19总共有19层conv层，5个maxpooling层。Darknet-19吸收了VGG16,NIN等网络的优点，网络结构小巧，但是性能强悍。可以看到，Darknet-19的stride为32,没有fc层，而是用了Avgpool。2.性能下图截取自Darknet官网。可以看到Darknet-19的性能基本与Resne
小飞龙程序员·2022-11-21 00:24

YOLOV2 pytorch版本代码详解

数据集分类1.2数据转换为hdf5格式1.3编码2.网络模型2.1DarkNet192.2yolo_body+decoder3.损失函数4.训练5.预测YOLOV2和YOLOV1的不同点：backbone:darknet19
山居秋暝LS·2022-11-21 00:15

YOLOV3学习笔记

YOLOV2的backbone使用了darknet19基础网络，darknet19即有9个卷积层，YOLOV3则使用了一种新的特征提取网络——darknet53，顾名思义有53个卷积层，论文中提到了darknet53
开心的饲养员·2022-11-19 04:09

目标检测-YOLOv3理论讲解

改进之处是修改了BackBone,由YOLOv2的Backbone为Darknet-19更改为YOLOv3的Darknet-53.论文中对比了不同的Backbone，其中YOLO1-YOLO2中使用的Darknet19
@BangBang·2022-08-04 07:10

yolov2 损失函数_YOLOv2检测过程的Tensorflow实现

yolo2检测模型下载https://pan.baidu.com/s/1ZeT5HerjQxyUZ_L9d3X52w一、全部代码解读如下：1、model_darknet19.py：yolo2网络模型——darknet19
weixin_39923599·2022-04-10 08:35

YOLOv3详解：从零开始搭建YOLOv3网络

代码地址：https://github.com/Runist/YOLOv31、YOLOv3网络结构骨干网络（backbone）——特征提取YOLOv2的backbone采用的是DarkNet19，而YOLOv3
Runist·2021-02-15 14:02

Darknet53网络结构图及代码实现

leiduifan6944/article/details/104857968Darknet是最经典的一个深层网络，结合Resnet的特点在保证对特征进行超强表达的同时又避免了网络过深带来的梯度问题，主要有Darknet19
like_study_cat·2020-09-17 07:55

人脸表情分类

本次由于不确定网络类型，本次选用googlenetv2,alexnet,darknet19三种网络模型由于darknet缺少某些功能，本次识别采用caffe。caffe的高性能服务器的配置。
偷电线·2020-08-20 13:35

【项目实践】车距+车辆+车道线+行人检测项目实践

1、项目流程的简介项目的主题框架使用为Keras+OpenCV的形式实现，而模型的选择为基于DarkNet19的YOLOV2模型，权重为基于COCO2014训练的数据集，而车道线的检测是基于OpenCV
ChaucerG·2020-08-19 03:03

图解 YoloV2

整个训练分两部分对DarkNet19的预训练基于DarkNet19进行物体检测训练原图尺寸：input_shape标签：原始标签box为(class,xmin,ymin,xmax,ymax)每个值都是用原图片归一化
wenxueliu@HW·2020-08-11 14:01

yolo.v2 darknet19结构

Darknet19((conv1s):Sequential((0):Sequential((0):Conv2d_BatchNorm((conv):Conv2d(3,32,kernel_size=(3,3
weixin_30900589·2020-08-09 00:09

目标检测学习之路——YOLOv3

相比于YOLOv2，YOLOv3主要做了如下改进：1、提出了新的特征提取器模型Darknet53，该模型相比于Darknet19采用了残差单元（类似ResNet），因此网络模型可以更深；2、采用FPN（
澎湃de家夥·2020-07-10 22:46

fer2013分类

本周采用了googlenet,修改的alexnet,darknet19对人脸表情数据集fer2013进行分类。
偷电线·2020-07-09 00:48

Tensorflow实现YOLOv2(亲测有效！)

1、model_darknet19.py：yolo2网络模型——darknet19。
大写的ZDQ·2020-06-26 23:06

Darknet53网络结构图及代码实现

leiduifan6944/article/details/104857968Darknet是最经典的一个深层网络，结合Resnet的特点在保证对特征进行超强表达的同时又避免了网络过深带来的梯度问题，主要有Darknet19
Jiliang.Li·2020-06-24 03:20

【项目实践】车距+车辆+车道线+行人检测项目实践

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1、项目流程的简介项目的主题框架使用为Keras+OpenCV的形式实现，而模型的选择为基于DarkNet19的YOLOV2模型，权重为基于COCO2014
3Ｄ视觉工坊·2020-06-22 09:08

yolo进化史之yolov3

很难直接看懂.建议先看v1,v2论文.yolov3主要做了几点改进改进了特征提取部分的网络结构多尺度预测分类由softmax改为logistic前面２个改进使得yolo对小目标的检测效果更好.特征提取网络由darknet19
core!·2019-09-19 18:00

YOLOv3使用笔记——修改backbone网络

对于部分场景简单，目标较大的图像可能并不需要darknet53这种深度的backbone网络也能检测出来，出于这样的目的，试验将darknet53替换为darknet19、resnet等，既减少了模型计算量
Gotta-C·2018-10-19 10:29

darknet19的配置文件

[net]batch=128subdivisions=1height=224width=224channels=3//图像的通道数momentum=0.9//动量decay=0.0005、、权重衰减正则项，防止过拟合max_crop=448learning_rate=0.1、、初始学习率policy=poly、、随着迭代次数的增加不断调整power=4、、pow开方的次数max_batches=1
海绵大爷·2018-08-31 10:00

YOLOv3使用笔记——darknet分类、计算accuracy

https://pjreddie.com/darknet/train-cifar/1.数据集准备本文以darknet19训练开关门数据集为例根目录data文件夹下新建一个door文件夹用于存放数据集，标签文件
Gotta-C·2018-06-24 16:01

YOLOv2论文理解

YOLOv2在YOLOv1的基础上，使用新的网络结构（darknet19）和技巧（BatchNormalization、HighResolutionClassifier、ConvolutionalWithAnchorBoxes
zj360202·2018-02-11 16:20

YOLOv2论文理解

YOLOv2在YOLOv1的基础上，使用新的网络结构（darknet19）和技巧（BatchNormalization、HighResolutionClassifier、ConvolutionalWithAnchorBoxes
hrsstudy·2017-04-25 22:22
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