SSD-MobileNet V2與YOLOV3-Tiny SSD-MobileNet V2比起V1改進了不少,影片中看起來與YOLOV3-Tiny在伯仲之間,不過,相較於前者花了三天以上的時間訓練,YOLOV3-Tiny我只訓練了10小時(因為執行其它程式不小心中斷了它),average loss在0.04左右,還有下降的空間。因此理論上,YOLOV3-Tiny表現應會比SSD-MobileNet V2來得更...
这应用催生了众多神经网路架构的创新,从VGG-19、ResNet、Inception V4到Mobilenet-SSD,到近年来风头正劲的YOLO系列,都是朝着在改进模型大小,来优化准确度与运行速度效能。 NXP i.MX8M Plus处理器凭借其卓越的处理能力和高效的能源管理,已成为物体检测应用的理想选择之一。该处理器内建的高效AI加速器,即NPU(Neural...
在准确率、速度和模型大小方面,Pelee 系统都优于 YOLOv2 (Redmon & Farhadi (2016))。为了平衡速度和准确率所做的增强设置如下: 特征图选择:以不同于原始 SSD 的方式构建目标检测网络,原始 SSD 仔细地选择了 5 个尺度的特征图 (19 x 19、10 x 10、5 x 5、3 x 3、1 x 1)。为了减少计算成本,没有使...
表1 MobileNetV2-SSD检测模型在不同硬件下的检测效果 为了验证烧结台车车轮检测模型MobileNetV2-SSD的优越性,将数据集放在不同的目标检测网络上进行测试,其中包括Faster-RCNN、VGG16-SSD、MobileNetV2-Yolov3以及Tiny-YOLOV4等,测试结果如图4所示。 (a)...
SSDLite 目标检测方面,作者首先提出了SSDLite。就是对SSD结构做了修改,将SSD的预测层中所有标准卷积替换为深度可分离卷积。作者说这样参数量和计算成本大大降低,计算更高效。SSD与SSDLite对比: 应用在物体检测任务上,V1与常用检测网络的对比: 可以看到,基于MobileNetV2的SSDLite在COCO数据集上超过了YOLOv2,并且大小小...
摘要: SSD-Mobilenet目标检测模型是将SSD和Mobilenet进行结合衍生出的一种轻量化模型,同时具备了两模型各自的优势,即多尺度检测和模型轻量化。在原模型中特征提取层使用了人为设置的先验框,这样的设置存在一定的主观性,并不适用于对特定场景下单一类别目标的识别与定位。为解决这一问题,本文提出了使用K-Means算法对...
本文介绍一类开源项目:MobileNet-YOLOv3。其中分享Caffe、Keras和MXNet三家框架实现的开源项目。 看名字,就知道是MobileNet作为YOLOv3的backbone,这类思路屡见不鲜,比如典型的MobileNet-SSD。当然了,MobileNet-YOLOv3讲真还是第一次听说。 MobileNet和YOLOv3 MobileNet ...
目标检测方面,作者首先提出了SSDLite。就是对SSD结构做了修改,将SSD的预测层中所有标准卷积替换为深度可分离卷积。作者说这样参数量和计算成本大大降低,计算更高效。SSD与SSDLite对比: 应用在物体检测任务上,V1与常用检测网络的对比: 可以看到,基于MobileNetV2的SSDLite在COCO数据集上超过了YOLOv2,并且大小小10倍速度...
在收集了276个色织的织物缺陷图像并进行预处理之后,使用YOLO9000,YOLO-VOC和Tiny YOLO构建了织物缺陷检测模型。M.Z.B.Edris等人使用三维扫描仪从车身面板表面获取三维图像,然后将不平坦的表面划分为潜在的缺陷区域,并使用神经网络对缺陷区域进行识别和分类。Z.Liu等人提出了一种基于SSD算法的织物缺陷检测模型。与原来...
在本文中,来自加拿大西安大略大学的研究者提出了称为PeleeNet的有效架构,它没有使用传统的卷积来实现。PeleeNet 实现了比目前最先进的 MobileNet 更高的图像分类准确率,并降低了计算成本。研究者进一步开发了实时目标检测系统 Pelee,以更低的成本超越了YOLOv2的目标检测性能,并能流畅地在 iPhone6s、iPhone8 上运行。