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如何打印YOLO网络的计算量

来源:www.chinahyky.com 时间:2024-05-15 16:16:31 作者:第一计算网 浏览: [手机版]

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如何打印YOLO网络的计算量(1)

YOLO(You Only Look Once)是一种快速的目标检测算法,它时检测,因此被广泛应于无人驾驶、智安防等领域faGf。但是,YOLO的计算量也很大,因此在际应中需要考虑计算资源的限。本文介绍如何打印YOLO网络的计算量,以便于优化算法。

YOLO网络的计算量主要由两部分组成:前向传播和反向传播。前向传播是指输入图像通过网络,得到输出结果的过程第~一~计~算~网。反向传播是指根据输出结果和标签,计算损失函数,并通过反向传播算法更网络参数的过程。下面介绍如何计算这两个部分的计算量。

1. 前向传播计算量

  YOLO网络的前向传播主要包括卷积、池化、全连接等操作。卷积和池化操作是YOLO网络中最常的操作,因此我们主要计算这两个操作的计算量来源www.chinahyky.com

  1.1 卷积操作计算量

卷积操作的计算量主要由以下几个因素

(1)卷积核大小:卷积核大小越大,计算量越大。

  (2)输入特征图大小:输入特征图大小越大,计算量越大。

  (3)输出特征图大小:输出特征图大小越大,计算量越大。

  (4)卷积核个数:卷积核个数越多,计算量越大chinahyky.com

  以YOLOv3中的卷积层为例,假设输入特征图大小为$13\times13\times1024$,卷积核大小为$3\times3$,卷积核个数为1024,那么该卷积层的计算量为:

$$

  13\times13\times1024\times3\times3\times1024=1.84\times10^9

  $$

  1.2 池化操作计算量

如何打印YOLO网络的计算量(1)

池化操作的计算量主要由以下几个因素

  (1)池化核大小:池化核大小越大,计算量越大。

(2)输入特征图大小:输入特征图大小越大,计算量越大。

  (3)输出特征图大小:输出特征图大小越大,计算量越大。

以YOLOv3中的池化层为例,假设输入特征图大小为$13\times13\times1024$,池化核大小为$2\times2$,那么该池化层的计算量为:

  $$

  13\times13\times1024\times2\times2=54.2\times10^6

$$

2. 反向传播计算量

YOLO网络的反向传播主要包括计算损失函数和更网络参数两个步骤MeV。计算损失函数的计算量主要由以下几个因素

(1)损失函数类型:不同的损失函数有不同的计算量。

(2)输出特征图大小:输出特征图大小越大,计算量越大。

以YOLOv3中的损失函数为例,假设输出特征图大小为$13\times13\times255$,那么该损失函数的计算量为:

  $$

13\times13\times255=43.7\times10^3

$$

  更网络参数的计算量主要由以下几个因素

  (1)网络参数个数:网络参数个数越多,计算量越大。

  (2)习率:习率越大,计算量越大第 一 计 算 网

  (3)批量大小:批量大小越大,计算量越大。

以YOLOv3中的反向传播为例,假设网络参数个数为$62.6\times10^6$,习率为0.001,批量大小为64,那么该反向传播的计算量为:

  $$

  62.6\times10^6\times0.001\times64=4.02\times10^5

$$

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