我真的對 yolov3 的架構感到困惑。我已經閱讀了有關它的文檔和論文。有人說它有103個卷積層，有人說它有53層。但是當你計算 .cfg 文件（下載后）中的卷積層時，它大約有 75 個！......這里錯過了什么？我該怎么做才能找到它？這個問題對我們很重要，因為我們需要在論文中引用這個架構，我們需要知道層的確切大小......
2 回答
ABOUTYOU
TA貢獻1812條經驗 獲得超5個贊
根據 AlexeyAB（非常流行的分叉暗網版本的創建者和 YOLO v4 的創建者）https://groups.google.com/forum/?nomobile=true#!topic/darknet/9WppEzRouMU
Yolo 有
75 個 cnn 層（卷積層）+ 31 個其他層（shortcut、route、upsample、yolo）=總共 106 個層。
請記住，Yolo V3 在 82,94,106 層的 3 個不同尺度上進行檢測https://gist.github.com/fabito/a49bb6a5593594f26275bc90baba6e32
www說
TA貢獻1775條經驗 獲得超8個贊
它看起來像在這種情況下，可以在此模型中的層的數目可變。在紙上面說Darknet53有53層。但是在他們的train.py文件中，他們根據您使用的 Darknet 模型對層數進行了截止。具體來說：
def load_darknet_weights(self, weights, cutoff=-1):
# Parses and loads the weights stored in 'weights'
# cutoff: save layers between 0 and cutoff (if cutoff = -1 all are saved)
weights_file = weights.split(os.sep)[-1]
# Try to download weights if not available locally
if not os.path.isfile(weights):
try:
os.system('wget https://pjreddie.com/media/files/' + weights_file + ' -O ' + weights)
except IOError:
print(weights + ' not found')
# Establish cutoffs
if weights_file == 'darknet53.conv.74':
cutoff = 75
elif weights_file == 'yolov3-tiny.conv.15':
cutoff = 15
這段代碼是說，如果您使用的是 Darknet convulsion 74 文件，則層數的截止值為 75。如果您使用的是 Darknet convulsion 15 文件，則截止于 15 層。
所以你需要檢查你下載的是哪個暗網文件，并確定你使用的是哪個版本?；诖?，我會選擇 75，因為您似乎使用了darknet54.conv.74
此外，如果您查看他們的權重Repo，您可以看到，如果您只是從他們的 Github 中拉取數據并且不進行任何自定義，您可以看到 75 層的截止，因此他們的文件中似乎有 75 層。
值得注意的是，他們的論文于 2018 年 4 月發表，因此在那個時候他們可以在 Github 上為他們的 CNN 添加更多層。
添加回答
舉報
0/150
提交
取消