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解读SPP / SPPF / SimSPPF / ASPP / RFB / SPPCSPC
SPP与SPPF 一、SPP的应用的背景 在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计,但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢? 通常来说,我们有以下几种方法: (1)对输入进行resize操作,让他们统统变成你设计的层的输入规格那样。但是这样过于暴力直接,可能会丢失很多信息或者多出很多不该有的信息(图片变形等),影响最终的结果。 (2)替换网络中的全连接层,对最后的卷积层使用globa
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SPP与SPPF 一、SPP的应用的背景 在卷积神经网络中我们经常看到固定输入的设计,但是如果我们输入的不能是固定尺寸的该怎么办呢? 通常来说,我们有以下几种方法: (1)对输入进行resize操作,让他们统统变成你设计的层的输入规格那样。但是这样过于暴力直接,可能会丢失很多信息或者多出很多不该有的信息(图片变形等),影响最终的结果。 (2)替换网络中的全连接层,对最后的卷积层使用globa
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YOLOv5:修改backbone为SPPCSPC
YOLOv5:修改backbone为SPPCSPC 前言前提条件相关介绍SPPCSPCYOLOv5修改backbone为SPPCSPC修改common.py修改yolo.py修改yolov5.yaml配置 参考 前言 记录在YOLOv5修改backbone操作,方便自己查阅。由于本人水平有限,难免出现错漏,敬请批评改正。更多精彩内容,可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处
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