1、Backbone与Head YOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shuffle channel的Shuffle block组成; 检测Head 依旧用的是 YOLOv5 head,但用的是其简化版的 YOLOv5 head Shuffle block示意图如下: YOLOv5 backbone:在原先U版的 YOLOv5 Backbone中,作者在特征提取的上层结构中采用了4次slice操作组成了Focus层 YOL...
1 YOLOv5-Lite 1.1 Backbone与Head YOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shuffle channel的Shuffle block组成;检测 Head 依旧用的是 YOLOv5 head,但用的是其简化版的 YOLOv5 head。 Shuffle block示意图如下: YOLOv5 backbone:在原先U版的 YOLOv5 Backbone中,作者在特征提取的上层结构中采用了4次slice操...
YOLOv5-Lite需要的数据集格式为YOLO格式,包含图片和对应的标签文件(.txt)。每个标签文件包含目标框的类别、中心点坐标、宽度和高度。 2.1 数据集转换 如果你的数据集不是YOLO格式,你需要进行转换。这里以COCO数据集为例,可以使用提供的脚本或工具将COCO格式转换为YOLO格式。 2.2 数据集配置 在YOLOv5-Lite的data目录...
3YOLOv5-Lite设计理念 摘除Focus层,避免多次采用slice操作 避免多次使用C3 Leyer以及高通道的C3 Layer(C3 Leyer是YOLOv5作者提出的CSPBottleneck改进版本,它更简单、更快、更轻,在近乎相似的损耗上能取得更好的结果。但C3 Layer采用多路分离卷积,测试证明,频繁使用C3 Layer以及通道数较高的C3 Layer,占用较多的缓存空...
简介: YOLOv5-Lite 树莓派实时 | 更少的参数、更高的精度、更快的检测速度(C++部署分享)(二) 4Tengine部署YOLOv5-Lite 依照顺序调用Tengine核心API如下: 1. init_tengine 初始化Tengine,该函数在程序中只要调用一次即可。 2. create_graph 创建Tengine计算图。 3. prerun_graph 预运行,准备计算图推理所需资源...
简介:YOLOv5-Lite 树莓派实时 | 更少的参数、更高的精度、更快的检测速度(C++部署分享)(一) 1YOLOv5-Lite 1、Backbone与Head YOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shuffle channel的Shuffle block组成; 检测Head 依旧用的是 YOLOv5 head,但用的是其简化版的 YOLOv5 head ...
https://github.com/ppogg/YOLOv5-Litegithub.com/ppogg/YOLOv5-Lite 上面是这篇博客的背景,那么先说下结论,使用v5lite-e模型,在树莓派4B(4G内存)上,有三种过程得到的三种结果: 静态图推理,可达15帧(实际14.5帧),帧率的统计共包括【图解码,前处理,向前推理,后处理,图保存】这五个过程; ...
1YOLOv5-Lite 1、Backbone与Head YOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shuffle channel的Shuffle block组成; 检测Head 依旧用的是 YOLOv5 head,但用的是其简化版的 YOLOv5 head Shuffle block示意图如下: YOLOv5 backbone:在原先U版的 YOLOv5 Backbone中,作者在特征提取的上层结构中采用了4次slice操作组...
在4B上部署成功过yolov5s，但是效果不是很好，检测一直图片大概要10～20s左右，可能lite会快一点，部署...
python -m onnxsim weights/yolov5-lite.onnx weights/yolov5-lite-sim.onnx 二、配置ncnn环境并生成param和bin 1 2 ~/data/packages/ncnn/build/tools/onnx/onnx2ncnn ./yolov5-lite-sim.onnx yolov5-lite.param yolov5-lite.bin ~/data/packages/ncnn/build/tools/ncnnoptimize yolov5-lite.param ...