一、PyTorch版YOLOv4检测人算法 YOLOv4算法YOLOv4是一种目标检测算法,它采用了类似于YOLOv3的架构,但在一些关键模块上进行了改进,以提升检测准确性和速度。与YOLOv3相比,YOLOv4采用了轻量级的网络结构,引入了空洞卷积和CBAM注意力模块等新技术,并采用了多尺度特征融合策略,以提高目标检测的准确性。此外,YOLOv4还采用...
TensorRT:从NVIDIA官网下载与CUDA版本相匹配的TensorRT安装包,并按照官方文档进行安装。 二、Yolov5模型准备 接下来,我们需要准备Yolov5的预训练模型。这通常包括从官方仓库下载模型权重文件,并确保其格式与TensorRT的要求相匹配。 三、模型导出与转换 为了将Yolov5模型转换为TensorRT引擎,我们需要先将PyTorch模型导出为ONNX...
随着深度学习技术的发展,目标检测和实例分割等任务在各种应用领域中变得越来越重要。YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测算法,而YOLOv8-seg是一个针对实例分割任务的改进版本。然而,深度学习模型的推理过程往往需要消耗大量的计算资源,使得在资源受限的嵌入式设备上部署和运行这些模型变得困难。为了解决这个问题...
ncnn yolov5s模型经过int8量化,无明显加速效果可能是fp32优化得太好了
专利摘要:本发明公开了一种基于改进YOLOv5算法的智能加油机器人控制方法,首先采集汽车油箱盖图像数据,并对数据进行预处理和图像增强,以YOLOv5目标检测网络为基础,并对其进行改进,基于数据集对改进后的YOLOv5目标检测网络进行训练,之后利用训练后的YOLOv5目标检测网络进行汽车油箱盖识别,并通过边缘检测算法获取油箱盖边缘图...
专利摘要:本发明公开了一种基于ZYNQ的压缩YOLOv4‑Tiny网络加速器,涉及目标检测卷积神经网络的硬件加速领域,加速器包括PS端与PL端,以及负责两者之间通信的AXI总线。PS端包含参数配置及运行控制模块,拼接层Concat层计算模块,DDR、SD卡数据交互模块;PL端包含卷积激活模块,采样计算模块,卷积、采样输入输出缓存模块。卷积激...