code: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas 论文很短,模型结构也十分简洁,没有特别创新的部分,应该是属于深挖技术细节并细心整理的工程应用梳理性质的文章,里面有一些极其实用的工程细节,非常值得一读。 Pytorch实现PP-LCNet 简单浏览了一下网上对该文章的解读。
PP-LCNet——轻量级且超强悍的CPU级骨干网络!! (一)前沿介绍 论文题目:PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network论文地址:PP-LCNet: A Lightweight CPU Convolutional Neural Network代码地址:GitHub - ngnquan/PP-LCNet: PyTorch implementation of PP-LCNet 先看一下小海带将YOLOv5与PP...
PP-LCNet-YoloV5 既然已经实现了Pytorch版的PP-LCNet,接下里就是实际应用环节了,因为我的工作主要以检测、追踪为主,首先想到的自然就是目标检测的经典模型——YoloV5了,PP-LCNet有0.25,0.35,0.5,0.75,1.0,1.5,2.0,2.5一个八种模型,这里以PPLCNet_x_1_0为例,在原版YoloV5基础上修改以下三个文件 common.py ...
2. 模型部署: 根据目标平台选择合适的部署方式,例如 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 等。 3. 测试评估: 使用测试数据集评估模型性能,例如 mAP、Precision、Recall 等指标。 7. 文献材料链接 PP-LCNet: A Lightweight Convolutional Neural Network for CPU-Based Inference YOLOv5: An Enhanced Version of YOLO YO...
code: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas 论文很短,模型结构也十分简洁,没有特别创新的部分,应该是属于深挖技术细节并细心整理的工程应用梳理性质的文章,里面有一些极其实用的工程细节,非常值得一读。 Pytorch实现PP-LCNet 简单浏览了一下网上对该文章的解读。