DarkNet-19 아키텍처는 주로 객체 탐지 모델인 YOLO의 백본 네트워크로 사용되며, 다음과 같이 구성됩니다.
• 합성곱 층: DarkNet-19는 18개의 합성곱 층으로 구성되어 있습니다. 이들 중 대부분은 3×3의 필터 사이즈를 가지며, 일부는 1×1 필터를 사용하여 채널 수를 조절합니다.
• 활성화 함수: 각 합성곱 층의 출력에는 Leaky ReLU 활성화 함수가 적용됩니다.
• 최대 풀링 층: 일부 합성곱 층 다음에는 최대 풀링 층이 적용됩니다. 이는 특징 맵의 사이즈를 줄이고, 모델의 불변성을 증가시키는 역할을 합니다.
DarkNet-19는 성능을 유지하면서 효율적인 연산을 위해 설계되었으며, 적은 수의 매개변수와 계산량으로 높은 성능을 제공합니다.