计算智能和神经科学

研究文章

检测松果在自然环境中使用改进YOLOv4深学习算法

表1

结构的原始骨干网络和改进的骨干网络。


模块	层数		数量的过滤器		输出通道
	原始	改进的	原始	改进的

1	剩余^∗1	剩余^∗1	1×1 Conv^∗32	1×1 Conv^∗32	64年
			3×3 Conv^∗64年	3×3 Conv^∗64年

2	剩余^∗2	剩余^∗2	1×1 Conv^∗64年	1×1 Conv^∗64年	64年
			3×3 Conv^∗64年	3×3 Conv^∗64年

3	剩余^∗8	密集的^∗4	1×1 Conv^∗128年	1×1 Conv^∗64年	128年
			3×3 Conv^∗128年	3×3 Conv^∗32

4	剩余^∗8	密集的^∗4	1×1 Conv^∗256年	1×1 Conv^∗128年	256年
			3×3 Conv^∗256年	3×3 Conv^∗64年

5	剩余^∗4	密集的^∗4	1×1 Conv^∗512年	1×1 Conv^∗256年	512年
			3×3 Conv^∗512年	3×3 Conv^∗128年