deep-learning - Yolo 3 在 Yolo 4 中是如何实现的？

Question

我试图了解 Yolo4 的架构。
它由主干、颈部、密集预测和稀疏预测组成。
知道 Yolo 3 已经有 Backbone ，Yolo 4 是采用 Yolo 3 的所有架构，包括其 Backbone 还是只是 Yolo3 的一部分？
在论文 Yolo 4 的第 5 页中，他们提到了基于 Yolo3 的 anchor
约洛 4 : https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf
约洛 3 : https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf

Answer 1

Yolov4 与 Yolov3:

Yolov3 使用 Darknet53 作为主干，Yolov4 使用
CSPDarknet53 作为 Backbone 。

Yolov4 使用 PANet作为不同检测器级别的不同主干级别的参数聚合方法，而不是 FPN在 Yolov3 中使用。

YOLOv4 包括:

Backbone : CSPDarknet53(特征提取)

琴颈:附加模块 - SPP、PANet [这在 Yolov3 中没有]

负责人: YOLOv3 (Dense Prediction Block) [这部分与 Yolov3 相同]

Neck: Object detectors developed in recent years often insert some layers between backbone and head, and these layers are usually used to collect feature maps from different stages.

引用:

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