Darknet-53

YOLOv1到YOLOv3之比较

YOLOv3之比较YOLOv1的基本思想网络结构损失函数训练过程与FastR-CNN对比升级版YOLOv2YOLOv2的改进之处YOLOv2网络结构YOLOv3改进之处分类器-类别预测多尺度预测基础网络Darknet
calvinpaean·2018-12-05 10:28

YOLO v3笔记

2.网络结构作者首先训练了一个darknet-53，训练这个主要是为了主要有两个目的：这个网路结构能在ImageNet有
chiemon·2018-12-03 18:24

全局平均池化(global-average-pooling)

之前对darknet-53结构分析的时候，特别留意了一下全局平局池化。其实，这个操作就是它的字面意思：把特征图全局平均一下输出一个值，也就是把W*H*D的一个张量变成1*1*D的张量。
木盏·2018-09-21 18:20

YOLO v3 检测原理

的主要改进：1.特征提取器更深（参考ResNet）2.多尺度预测（类似FPN）3.BoundingBox和Loss1.特征提取器（分类器）V3的特征提取器在V2的Darknet-19基础上做了优化，命名为Darknet
-牧野-·2018-08-20 17:47

YOLO 与 增强现实

分类器darknet-53(52层卷积层+1FC)实现每秒最高的测量浮点运算。这意味着网络结构可以更好地利用GPU，从而使其评估效率更高，速度更快。
存远·2018-08-06 13:52

YOLO_V3 原理以及训练说明

（2）网络结构：作者首先训练了一个darknet-53，训练这个主
CV_RC·2018-07-17 21:32

论文阅读: YOLOv3

将DarkNet-19扩展至DarkNet-53：InnovationYOLOv3的作者自己也说了，本文没啥trick，就是纯粹博采众长，做做小实验，
JNingWei·2018-04-20 20:38

yolov3原理+训练损失

分类器darknet-53(52层卷积层+1FC)实现每秒最高的测量浮点运算。这意味着网络结构可以更好地利用GPU，从而使其评估效率更高，速度更快。
rrr2·2018-04-15 22:50

【Tensorflow tf 掏粪记录】笔记五——YOLOv3 tensorflow 实现

所以作者把网络命名为DarkNet-53。由于作者的编码能力实在是太强了，连所用的框架好像都是自己写的，所以目前并没有其他的框架的版本的发布。
IronMastiff·2018-04-15 00:09
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