单纯看模型推理速度方面，CenterNet-DLA-34 在不同尺度下均比YoloV3-spp版本耗时增加一些（1%-3%）与论文略有不符。...但是如果将处理时间也考虑进去，CenterNet-DLA-34 在不同尺度下均比YoloV3-spp版本耗时减少还是很明显的，约有5%-10%的提速。...在模型大小与内存占用方面，CenterNet-DLA-34 效果较与YoloV3-spp版本提升还是比较明显，体积下降为YoloV3-spp版本的25%左右，推理GPU内存占用也下降为70%左右，考虑这是...YoloV3-spp-ultralytics（U版YoloV3-spp），还是有5个百分点的不足。...总结一下：CenterNet相较于YoloV3原版提升比较明显，但是针对改进YoloV3-spp 提升不明显，也低于U版 YoloV3-spp。
再来看一下官方提供的yolov3和yolov3-spp在COCO数据集上的对比： ? 可以看到，在几乎不增加FLOPS的情况下，YOLOv3-SPP要比YOLOv3-608mAP高接近3个百分点。...ps: 这个想法还没有进行试验的验证，有兴趣的可以将YOLOv3-spp中的kernel size改为19，然后在COCO数据集上测试，看是否能够超越60.6。 6.
github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX 考虑到 YOLOv4、YOLOv5 在基于 anchor pipeline 中可能会出现一些过拟合，研究者选择 YOLOv3 作为起点（将 YOLOv3...YOLOv3 基线模型 基线采用了 DarkNet53 骨干和 SPP 层的架构（在一些论文中被称作 YOLOv3-SPP）。
原理介绍：这篇论文基本上就是ICLR 2017《Pruning Filters for Efficient ConvNets》 这篇论文在YOLOV3-SPP上的一个应用。原理可以用下图解释： ?...可视化效果图 总结：说白了这篇论文就是剪枝算法在YOLOV3-SPP上的应用，技术含量其实也就那样。。。但是新手的话还是推荐大家来学习一下。
增加了对yolov3-spp结构的支持，基础训练可以直接使用yolov3-spp.weights初始化权重，各个层剪枝及通道剪枝脚本的使用也和yolov3一致。 2....欢迎使用和测试，有问题或者交流实验过程可以发issue或者q我1806380874 案例 使用yolov3-spp训练oxford hand数据集并剪枝。
上使用性价比低，在gpu和npu上使用才能带来最大增益 使用重参化的yolov5是有代价的，代价损耗均在训练方面，会多占用显卡大约5-10%的显存，训练时间也会增多 可以考虑使用repvgg block对yolov3
ASFF结构等创新性试验，安排比较合理） 此外，笔者梳理了yolov4.cfg并没有发现在论文中提到的创新点比如modified SAM, 并且通过笔者整理的YOLOv4结构可以看出，整体架构方面，可以与yolov3
再来看一下官方提供的yolov3和yolov3-spp在COCO数据集上的对比： ? 可以看到，在几乎不增加FLOPS的情况下，YOLOv3-SPP要比YOLOv3-608mAP高接近3个百分点。...YOLOv3、YOLOv3-SPP、YOLOv3-tiny三者在检测同一个物体的情况下，YOLOv3-tiny给的该物体的置信度相比其他两个模型低。
test-dev 57.9 140.69 Bn 20 cfg weights YOLOv3-tiny COCO trainval test-dev 33.1 5.56 Bn 220 cfg weights YOLOv3
从论文上引用， https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf Genetic algorithm used YOLOv3-SPP to train with GIoU loss...遗传算法采用YOLOv3-SPP算法进行GIoU缺失训练，最小5k集搜索300个epoch。
Screenshot from 2019-02-21 17-21-07.png 如果购买资金充足，建议购买GTX1080Ti，11G显存可以运行准确率更高的YOLOv3-spp算法模型。
正如其论文（arXiv: 2004.10934）中写道： 遗传算法使用 YOLOv3-SPP，根据 GIoU 损失进行训练，并为 min-val 5k 数据集搜索 300 epoch。
其结构如上所示，内部采用不同大小的kernel size和strdie实现不同感受野特征输出，然后concat即可，在yolov3-spp里面有具体结构： ---- START SPP ----- [
little over-optimized for the anchor-based pipeline, we choose YOLOv3 [25] as our start point (we set YOLOv3
考虑到单模型使用可能导致偏差，[6]设计了一个基于YOLOv3、YOLOv3-SPP和YOLOv3-tiny的集成模型，在IoU为0.5时，平均精确度（AP）达到88.6%。
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