深入探究YOLO系列的骨干网路

最新推荐文章于 2025-02-27 08:20:29 发布
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文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.csdn.net/wellcoder/article/details/130894163
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本文深入探讨了YOLO目标检测算法中所使用的Darknet骨干网络，介绍了其在目标检测领域的应用，以及如何通过调整网络结构和超参数来优化性能。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

深入探究YOLO系列的骨干网路

YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入，并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列，我们需要先了解它所使用的骨干网路。

骨干网络是深度学习模型中的核心部分，负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干网络。

代码实现如下：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Darknet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(Darknet, self).__init__()

        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.LeakyReLU(0.1, inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),

            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
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35_YOLOX网络详解
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https://www.bilibili.com/video/BV1JW4y1k76c/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=7dace3632125a1ef7fd32c285eb2fbac
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