目标检测是计算机视觉中的重要任务,其目标是在图像中检测和定位物体。YOLO(You Only Look Once)是一种流行的目标检测算法之一,而YOLOv7-Tiny是其轻量级版本。本实验使用了PyTorch和ONNX Runtime,通过 GPU 进行目标检测模型的推理。 实验环境 Python 和 PyTorch 版本信息 GPU 环境检查 !nvidia-smi 模型下载与导出 ...
Conclusion: The tiny YOLOv5l algorithm is more accurate and lightweight. It has a high recognition accuracy in the face of challenges such as occlusion, background interference, illumination change and virtualization, and provides accurate information on the location of single ...
图3显示了YOLOv7-tiny (图3a) 和本文方法 (图3b) 在VisDrone-2019测试数据集上的检测效果比较。如图3b的蓝框所示,特别是在远景中,可以直接观察到本文方法成功探测到的小物体比图3a所示的多,这相当于降低了小物体被遗漏或错误检测的可能性。此外,还提高了目标的检测置信度和检测精度。例如,与图3a相比,图3b中红...
在实际应用中,YOLOv7-Tiny表现出了出色的速度和精度。与其他目标检测器相比,YOLOv7-Tiny在保持较高精度的同时,具有更快的运行速度。这使得YOLOv7-Tiny在实时目标检测、嵌入式设备和移动设备上具有广泛的应用前景。 四、实际应用建议 在使用YOLOv7-Tiny进行目标检测时,建议对输入图片进行适当的预处理,如缩放、裁剪...
最近在实验室做行人检测的项目,希望最后可以做到硬件上面去,所以挑选了yolov3的tiny版本。在实验室专有行人数据集下训练,检测效果还不错,在1080ti上推断速度达到了30fps, 这里和大家一起撸一下yolov3-tiny的网络结构: 相比于yolov3, tiny版本将网络压缩了许多,没有使用res层(残差层),只使用了两个不同尺度的...
2. 注意输入网络图像的三通道顺序,yolo v3-tiny输入网络的顺序是RGB 3. 输入网络配置为U8,NCHW模式,官网介绍中输入网络支持FP32,因此归一化也可以在CPU上进行 4. 输出网络配置为FP32,NCHW模式,由于CPU模式不支持FP16,因此这里为了统一CPU和NCS设备上代码,统一使用FP32 ...
图3显示了YOLOv7-tiny (图3a) 和本文方法 (图3b) 在VisDrone-2019测试数据集上的检测效果比较。如图3b的蓝框所示,特别是在远景中,可以直接观察到本文方法成功探测到的小物体比图3a所示的多,这相当于降低了小物体被遗漏或错误检测的可能性。此外,还提高了目标的检测置信度和检测精度。例如,与图3a相比,图3b中红...
图3显示了YOLOv7-tiny (图3a) 和本文方法 (图3b) 在VisDrone-2019测试数据集上的检测效果比较。如图3b的蓝框所示,特别是在远景中,可以直接观察到本文方法成功探测到的小物体比图3a所示的多,这相当于降低了小物体被遗漏或错误检测的可能性。此外,还提高了目标的检测置信度和检测精度。例如,与图3a相比,图3b中红...
而如果将骨架网络从 ResNet50 更换为 ResNet101,PP-YOLOv2 的优势则更为显著:mAP 达到 50.3%,速度比同计算量的 YOLOv5x 高出了 15.9%。 不仅如此,与 PP-YOLOv2 一同面世的,还有体积只有 1.3M 的 PP-YOLO Tiny,比 YOLO-Fastest 更轻、更快!这样超超超轻量的算法面世,更是很好的满足了产业里大量边缘...
接着,获取网络参数yolov3-tiny.weights,下载链接https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights,下载后导入weights文件夹下;同样还需要下载yolov3-tiny.conv.15,下载导入weights文件夹下,下载链接如下:https://pan.baidu.com/s/1nv1cErZeb6s0A5UOhOmZcA 提取码:t7vp 训练 预测 在输入 视频与摄像...