yolvo3有多少层网络

Ⅰ 论文里什么是目标值

论文里的目标值就是你要围绕什么目标写论文啊，
要达到什么水平

Ⅱ (C++)YOLOv3网络下的目标检测中输入图像不是416*416怎样处理

darknet-53借用了resnet的思想，在网络中加入了残差模块，这样有利于解决深层次网络的梯度问题，每个残差模块由两个卷积层和一个shortcut connections,
1,2,8,8,4代表有几个重复的残差模块，整个v3结构里面，没有池化层和全连接层，网络的下采样是通过设置卷积的stride为2来达到的，每当通过这个卷积层之后
图像的尺寸就会减小到一半。而每个卷积层的实现又是包含 卷积+BN+Leaky relu ,每个残差模块之后又要加上一个zero padding,具体实现可以参考下面的一张图。

Ⅲ matlab能否运行yolov3

可以

yolov3算法是属于神经网络算法的。 Yolov3是一个目标检测算法项目,而目标检测的本质,就是识别与回归,而处理图像用的最多的就是卷积神经网络CNN

Ⅳ yolov4卷积神经网络有多少卷积层

目前来说轻量化的神经网络的层数一般在几十层左右，而较大的神经网络也很少有超过200层的。

Ⅳ yolov3什么时候出来的

yolo v3是2018年出来的，比SSD和retinanet都要晚，在map0.5这个指标上速度比SSD和retinanet快很多。在工业应用上面map0.5已经满足使用，并且yolo v3简介，文档丰富，还有tiny版本等一些列变种。最重要的是速度非常快，比SSD和retinanet都要快。

YOLOv3 的提出不是为了解决什么问题，整篇论文其实是技术报告。YOLOv3 在 YOLOv2 基础上做了一些小改进，文章篇幅不长，核心思想和 YOLOv2、YOLO9000差不多。

模型改进：

边界框预测：定位任务采用 anchor box 预测边界框的方法，YOLOv3 使用逻辑回归为每个边界框都预测了一个分数 objectness score，打分依据是预测框与物体的重叠度。如果某个框的重叠度比其他框都高，它的分数就是 1，忽略那些不是最好的框且重叠度大于某一阈值（0.5）的框。

Ⅵ yolo算法是什么

Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。

首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。

相关信息：

Yolo采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层，如图8所示。对于卷积层，主要使用1x1卷积来做channle rection，然后紧跟3x3卷积。

Ⅶ 改变YOLO的网络结构要从新训练吗

当然可以重新训练呀。重新训练了，掌握自基础知识就比较厚重。这样你再设计起来，我就特别容易了。有了好的基础。就可以完成任务。

Ⅷ yolov3算法得自己写吗

用YOLOv3训练自己数据的操作步骤，YOLOv3使用AlexeyAB大神改进的darknet(Github地址)，内容也主要参考自其中，使用其它系统或框架的同学可以酌情参考或直接阅读Github。

编译安装

1. 环境要求

由于环境的准备工作不是本篇文章的重点，这里只做简单叙述。
根据Github上的要求：

CMake >= 3.8
CUDA 10.0
cuDNN >= 7.0 for CUDA 10.0 (注意要和CUDA版本对应)
OpenCV >= 2.4
GPU with CC >= 3.0
GCC
2. 下载及编译

darknet源码下载地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet

下载解压后进入darknet根目录，根据机器情况修改Makefile文件：

GPU=1 # 是否使用GPU
CUDNN=1 # 是否使用CUDNN
CUDNN_HALF=1 # 是否为Tensor核心加速，
Titan V / Tesla V100 / DGX-2及更高版本显卡可以使用
OPENCV=1 # 是否使用OPENCV
OPENMP=0 # 是否使用OPENMP
1
2
3
4
5
6
1
2
3
4
5
6
修改后进行编译，在darknet根目录执行：

make
1
1
训练

1. 准备数据

1.1 使用yolo_mark对图片进行标注

yolo_mark下载地址：https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark

对于每个图片，yolo_mark输出一个txt文件，每一行代表一个bounding box，格式如下：

<类别> <x_center> <y_center> <width> <height>
1
1
设该bounding box中心的绝对坐标为(<absolute_x>,<absolute_y>)，
该bounding box在绝对坐标下宽高为(<absolute_width>,<absolute_height>)，
图片的宽高为(<image_width>,<image_height>)，

Ⅸ yolov3、mobilenet_ssd模型推理时间大概是多少

深度模型inference时间跟计算硬件、CNN结构、部署方法都有关系，yolov3在gtx1080ti下可以50ms per second, mssd分v1，v2，v3，由于CNN结构较小，且在设计上采用depthwise的设计思路，被广泛用于端侧进行使用，我在树莓派3b+上inference在10fps左右，而通过Tengine类似的加速框架可以有效提高inference速度。

Ⅹ 写出YOLO-v1和YOLO-v3模型候选框生成方法的区别,并简述YOLO-v3特征金字塔的核

摘要 YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。