Architecture yolo

1. Qu'est-ce que l'architecture YOLO?
2. Est-ce que Yolo est une architecture CNN?
3. Qu'est-ce que le modèle YOLO?
4. Quelle architecture CNN est utilisée dans yolov3?

Qu'est-ce que l'architecture YOLO?

Architecture yolo

L'architecture fonctionne comme suit: redimensionne l'image d'entrée en 448x448 avant de passer par le réseau convolutionnel. Une convolution 1x1 est d'abord appliquée pour réduire le nombre de canaux, qui est ensuite suivi d'une convolution 3x3 pour générer une sortie cuboïde.

Est-ce que Yolo est une architecture CNN?

L'algorithme YOLO utilise des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) pour détecter les objets en temps réel. Comme son nom l'indique, l'algorithme ne nécessite qu'une seule propagation vers l'avant à travers un réseau neuronal pour détecter les objets.

Qu'est-ce que le modèle YOLO?

Vous ne regardez qu'une seule fois (yolo) que vous ne regardez qu'une seule fois (yolo) est l'une des architectures de modèle les plus populaires et des algorithmes de détection d'objets. Il utilise l'une des meilleures architectures de réseau neuronal pour produire une grande précision et une vitesse de traitement globale, ce qui est la principale raison de sa popularité.

Quelle architecture CNN est utilisée dans yolov3?

Yolov3 utilise une variante de DarkNet, un cadre pour former des réseaux de neurones, qui possède à l'origine 53 couches. Pour la tâche de détection, 53 couches supplémentaires sont empilées dessus, s'accumulant à un total d'une architecture entièrement convolutionnelle de 106 couches.