摘要：yolov4 论文:《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 yolov4整体框架 借鉴b站一位up的图： 相比于yolov3改进之处 网络结构: Backbone:DarkNet53 => CSPDarkNet53 Neck: 阅读全文

摘要：yolov5作者没有出论文，只放了代码，就根据代码简单看下。 yolov5整体框架图 yolov5总共有很多版本，看Pytorch官方给的不同类型模型的测试结果 在本文使用yolov5的v6.1版本，640分辨率，s模型,也就是上图正序的第二个 YOLOv5针对不同大小（n, s, m, l, x） 阅读全文

摘要：YOLOv3-spp框架图 采用b站一位up主的图 复现细节和结果 1 total param num 62,675,649,计算量：117.3 GFLOPS 2 backbone: Yolov3-spp 3 优化器：optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0. 阅读全文

摘要：复现内容 因为RetinaNet论文用的是coco数据集，而本人因为实验资源与有限，就使用PASCALVOC 2012 数据集作为复现 RetinaNet框架图 此图从论文中截取 复现细节和结果 训练设置的超参数 1 total param num 32，595，224 2 backbone: Re 阅读全文