本文内容以关键词Darknet为核心展开讲解,通过阅读本文你将充分了解关于darknet大图片、darknet模型分类的相关问题。 对于darknet的新手入门,你可以按照以下步骤进行操作: 首先,了解darknet是一个开源的深度学习框架,用于实现目标检测和图像分类等任务。 其次,安装darknet并配置相关环境,包括安装CUDA和OpenCV等依赖项。 然后,学习使用darknet的命令行工具,例如训练模型、测试模型和进行预测等。此外,你还可以参考darknet的官方文档和教程,以及在社区中寻求帮助和交流经验。最后,通过实践和不断学习,逐渐掌握darknet的使用技巧和深度学习的基本原理,从而提升自己在darknet上的能力。 看cfg差不多就知道思路了,引入Darknet53更深的残差网络做特征提取,然后13x13不够细粒度就多尺度去预测,类似SSD那种了,然后Route也做了三次。 大概结构是这样吧,看了下Upsample部分应该是最近邻插值的方法,使用了几个残差模块最后一个模块中前一个卷积层的输出,不要在意为什么这么丑,不要在意scope为什么这么乱。upsample因为tf没有这种层,so用卷积转置或者stn做代替,或者用卷积转置自己写个核就能实现最近邻插值的功能。 好像concat写成add,不管了。 做法简单粗暴。加深网络,同时收窄网络,一开始在最后面用了很多1024 512的kernel,现在用多几层代替。感觉虽然每层计算量小了,但是怎么分配计算量降低inference latency还没细想,反正慢了,但是慢的不多。 另外Darknet挺好上手,效率很高,之前给yolo加上带旋转的增广。不过想要把模型拿出来玩还得靠darkflow之类,darknet没有很全的model zoo啊。darknet大图片
darknet模型分类
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