内容概要:本文档详细展示了YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和YOLOv11四种目标检测模型的网络结构图。每个版本的网络结构都包含了输入层、主干网络(Backbone)、颈部网络(Neck)以及检测头(Head)。文档通过图形化的方式呈现了各层之间的连接关系,包括卷积层、归一化层、激活函数、池化层、跳跃连接等组件的具体配置。此外,还列出了不同版本YOLO模型的关键参数如层数、参数量、梯度数量和浮点运算次数(GFLOPs),有助于读者理解各版本模型的复杂度和性能特点。 适合人群:计算机视觉领域研究人员、深度学习工程师、对YOLO系列模型感兴趣的学生或开发者。 使用场景及目标:①研究和对比不同版本YOLO模型的架构差异;②为选择适合特定应用场景的YOLO模型提供参考;③辅助理解和实现YOLO模型的改进和优化。 阅读建议:由于文档主要以图表形式展示网络结构,建议读者结合YOLO相关论文和技术博客,深入理解各组件的功能和作用机制。同时,可以通过实验验证不同版本YOLO模型在实际任务中的表现,从而更好地掌握其特性和优势。
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主要为MPC、滑膜、stanely、pursuit
2022-08-05 18:07:04 1.28MB 智能驾驶
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用于图像分类的 ResNet-50 模型架构及权重文件,使用 Caffe 进行预训练模型执行图像分类,可用于 OpenCV 图像分类计算机视觉项目,包含使用示例。
2022-04-29 17:12:13 90.97MB Caffe ResNet-50 图像分类 深度学习
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计算机视觉-常见的图片分类模型【架构演变】 计算机视觉.pdf
2022-04-21 19:10:39 192KB 计算机视觉 分类 架构 人工智能
Tensorflow v2 双向LSTM完整模型 具有输入和输出 包括训练、预测、精度评估 具有三种模型精度评价指标 双向LSTM具有更强的稳定性、可靠性和精度
2022-04-06 03:10:19 5KB tensorflow lstm 架构 人工智能
本文档介绍了Simulink搭建模型架构时应该遵循的一些准则,或者标准。方便架构设计和维护,以及代码自动生成
2022-02-28 13:58:35 1.41MB Simulink 模型架构 架构设计
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该项目有两部分: 1.预处理: 预处理脚本使用小波变换对EEG信号进行去噪,降低采样频率并将10分钟片段分成15个时间序列。项目的这部分是用MATLAB编写的。该脚本位于source/Preprocessing/Preprocess_data.m下。 2.CNN+LSTM:预处理完成后,将使用此数据训练CNN+LSTM模型。 架构如下图所示: source/DataGenerator.py脚本是一个自定义类,用于将数据批量加载到内存中,而不是一次加载整个数据集。有关该类的更多信息,请参阅脚本中的注释。
2022-01-06 18:07:17 86.76MB matlab python LSTM CNN
所有的系统都可以使用Simulink或Stateflow进行建模。如果使用Stateflow进行建模,Simulink仅仅作为信号的输入输出和仿真,在Stateflow中可以使用多种公式和方法来替代simulink进行处理。如果只用Simulink,可以通过使用Switch-Case块的方法来替代Stateflow实现复杂的状态变量。因此,使用Simulink或Stateflow对于特定部分的建模,是主观依据开发人员对于哪种表达方法更为理解。应该根据整体的团队水平来实现如上选择和建模。在大多数情况下,Stateflow的RAM效率要比Simulink差。因此,Simulink在使用简单公式的计
2021-12-28 08:13:57 594KB Simulink模型架构指导
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面向反恐战术边缘的移动云服务模型架构.pdf
2021-07-25 09:03:04 5.28MB 云服务 数据服务 云技术 参考文献
我们在上博文“运维工程师必备之负载均衡集群及LVS详解”中详细介绍了负载均衡和集群的基本理论和类别,此处不在详细介绍,在本篇博文中则主要以LB负载均衡集群的类别:NAT和DR模型的web网络架构进行实例介绍,以便我们进一步了解负载均衡集群的理论架构和应用场景!NAT模型:地址转换类型,主要是做地址转换,类似于iptables的DNAT类型,它通过多目标地址转换,来实现负载均衡,一个Director最多负载提供10个RealServer主机1、LVS上面需要双网卡:DIP和VIP2、内网的RealServer主机的IP必须和DIP在同一个网络中,并且要求其网关都需要指向DIP的地址3、RIP都是
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