目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection>,也就是著名的yolov3-asff. 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法.但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制.因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF).它学习了在空

论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.10934v1 github地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要: 有很多特征可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并需要对结果进行理论证明来验证这些特征的有效性. 某些特征仅在某些模型上运行,并且仅在某些问题上运行,或者仅在小型数据集上运行: 而某些特征(例如批归一化和残差连接)适用于大多数模型,任务和数据集. 我们假设此类通用特征包括

YOLOv4全文阅读(全文中文翻译) YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 代码链接: https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论验证.某些功能只对某些模型进行操作,某些问题只对某些模型

原文链接:http://arxiv.org/abs/2004.10934 整体框架        Bag of Freebies(BoF) & Bag  of Specials (BoS) Bag of Freebies(BoF)  指那些能够提高精度而不增加推断时间的技术.比如数据增广的方法图像几何变换.CutOut.grid mask等,网络正则化的方法DropOut.DropBlock等,类别不平衡的处理方法.难例挖掘方法.损失函数的设计等. Bag  of Specials (BoS)是

最近推出了yolo-v4我也准备试着跑跑实验看看效果,看看大神的最新操作 这里不做打标签工作和配置cuda工作,需要的可以分别百度搜索   VOC格式数据集制作,cuda和cudnn配置 我们直接利用VOC格式训练自己数据集的模型 笔者也是 根据官方github的readme操作的 没看懂可以进入官方链接看看英文介绍,或者在issue里面提问,笔者花了一天 也算是跑通了数据集的代码. paper https://arxiv.org/abs/2004.10934 github https://gi

一. 整体架构 整体架构和YOLO-V3相同(感谢知乎大神@江大白),创新点如下: 输入端 --> Mosaic数据增强.cmBN.SAT自对抗训练: BackBone --> CSPDarknet53.Mish激活函数.Dropblock: Neck --> SPP.FPN+PAN结构: Prediction --> GIOU_Loss.DIOU_nms. 二. 输入端 1. 数据加载流程(以训练为例) "darknet/src/darknet.c"--mai

上一期中讲解了图像分类和目标检测中的数据增强的区别和联系,这期讲解数据增强的进阶版- yolov4中的Mosaic数据增强方法以及CutMix. 前言 Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版.不同于一般的数据增强的方式是对一张图片进行扭曲.翻转.色域变化,CutMix数据增强方式是对两张图片进行拼接变为一张新的图片,然后将拼接好了的图片传入到神经网络中去学习,如下图. CutMix的处理方式比较简单,对一对图片做操作,简单讲就是随机

YOLO 算法是非常著名的目标检测算法.从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性: Look Once: one-stage (one-shot object detectors) 算法,把目标检测的两个任务分类和定位一步完成. Unified: 统一的架构,提供 end-to-end 的训练和预测. Real-Time: 实时性,初代论文给出的指标 FPS 45 , mAP 63.4 . YOL

C#封装YOLOv4算法进行目标检测 概述 官网:https://pjreddie.com/darknet/ Darknet:[Github] C#封装代码:[Github] YOLO: 是实现实时物体检测的系统,Darknet是基于YOLO的框架 采用C#语言对 YOLOv4 目标检测算法封装,将模型在实际应用系统中落地,实现模型在线远程调用. 环境准备 本章只讲解如何对YOLOv4封装进行详解,具体环境安装过程不做介绍 查看你的GPU计算能力是否支持 >= 3.0:[点击查看] Window

本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现,如何于 Ubuntu 18.04 编译,及使用 Python 接口. 主要内容有: 准备基础环境: Nvidia Driver, CUDA, cuDNN, CMake, Python 编译应用环境: OpenCV, Darknet 用预训练模型进行推断: darknet 执行,或 python 而 YOLOv4 的介绍或训练,可见前文<YOLOv4: Darknet 如何于 Docker 编译,及训练 COCO 子集>. 准备基础环境 Nv

深度剖析目标检测算法YOLOV4 目录 简述 yolo 的发展历程 介绍 yolov3 算法原理 介绍 yolov4 算法原理(相比于 yolov3,有哪些改进点) YOLOV4 源代码日志解读 yolo 发展历程 采用卷积神经的目标检测算法大致可以分为两个流派,一类是以 R-CNN 为代表的 two-stage,另一类是以 YOLO 为代表的 one-stage, R-CNN 系列的原理:通过 ROI 提取出大约 2000 个候选框,然后每个候选框通过一个独立的 CNN 通道进行预测输出. R

@ 目录 YOLO v4源码 CMake安装 CUDA安装 cuDNN安装 OpenCV安装 Cmake编译 VS编译 图像测试 测试结果 YOLOv4是最近开源的一个又快又准确的目标检测器. 首先看一下Github上的版本要求及下载地址: 系统:Windows or Linux CMake >= 3.12: https://cmake.org/download/ CUDA 10.0: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive OpenC

YOLOv4 资源环境配置和测试样例效果 基本环境:cuda=10.0,cudnn>=7.0, opencv>=2.4 一.下载yolov4 git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 二.编译 1.  # cd到darknet目录下 2.  make 3.  或者 make -j8 三.测试 1.  ./darknet 2.  若出现下图,则说明编译成功: 生成上述视频的命令: ./darknet.exe detector demo .

YOLOV4知识点分析(二) 6. 数据增强相关-mixup 论文名称:mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION 论文地址:https://arxiv.org/abs/1710.09412 mixup由于非常有名,大家都应该知道,而且网上各种解答非常多,故这里就不重点说了. 其核心操作是:两张图片采用比例混合,label也需要混合. 论文中提到的一些关键的Insight: 1 也考虑过三个或者三个以上的标签做混合,但是效果几乎和两个一样,而且增加了mix

YOLOV4知识点分析(一) 简 介 yolov4论文:YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection arxiv:https://arxiv.org/abs/2004.10934 github源码:https://github.com/AlexeyAB/darknet YOLOV4的发布,可以想象到大家的激动,但是论文其实是一个结合了大量前人研究技术,加以组合并进行适当创新的高水平论文,实现了速度和精度的完美平衡.很多yolov4的

YOLOv4:目标检测(windows和Linux下Darknet 版本)实施 YOLOv4 - Neural Networks for Object Detection (Windows and Linux version of Darknet ) YOLOv4论文链接:https://arxiv.org/abs/2004.10934 链接地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet darknet链接地址:http://pjreddie.com/darknet

YOLOv4实用训练实践 准备工作 推荐使用Ubuntu 18.04 CMake >= 3.8: https://cmake.org/download/ CUDA >= 10.0: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive OpenCV >= 2.4: https://opencv.org/releases.html cuDNN >= 7.0 for CUDA >= 10.0https://developer.nvid

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(三)  八.数据增强相关-Stylized-ImageNet 论文名称:ImageNet-trained cnns are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness 论文地址:https://arxiv.org/abs/1811.12231 论文摘要 为了提高卷积神经网络分类器的性能,提出了区域下降策略.事实证明,可以有效地引导模型关注对象中不

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(二) 四.数据增强相关-GridMask Data Augmentation 论文名称:GridMask Data Augmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/2001.04086v2 论文摘要 本文提出了一种新的数据增强方法GridMask.它利用信息去除来实现各种计算机视觉任务的最新结果.分析了信息丢弃的需求.在此基础上,指出了现有信息丢弃算法的局限性,提出了一种简单有效的结构化方法.它基于输入图像区域的删除.大量实验

YOLOV4各个创新功能模块技术分析(一) 简 介 yolov4论文:YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection arxiv:https://arxiv.org/abs/2004.10934 github源码:https://github.com/AlexeyAB/darknet 论文摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论证明.某些功能只在某些

YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述(下) 4.3.3 Neck创新 在目标检测领域,为了更好的提取融合特征,通常在Backbone和输出层,会插入一些层,这个部分称为Neck.相当于目标检测网络的颈部,也是非常关键的. Yolov4的Neck结构主要采用了SPP模块.FPN+PAN的方式. (1)SPP模块 SPP模块,其实在Yolov3中已经存在了,在Yolov4的C++代码文件夹中有一个Yolov3_spp版本,但有的同学估计从来没有使用过,在Yolov4中,SPP模块仍然是在Backb