1.下载 Tiny YOLO V4 模型：从Darknet 的 GitHub 仓库获取 Tiny YOLO 的预训练权重，或者在 COCO 等数据集上自行训练模型。自定义的模型适用于特定应用场景（如车辆检测、人脸检测等）。2.数据准备：若要自定义模型，可使用LabelImg 等工具对数据集进行标注，将数据转为 YOLO 格式。之后，可将 YOLO 格式转换为 ...
通过在 ZU3EG 上部署 Tiny YOLO V4,我们可以为智能家居、智慧城市等 AIoT 应用提供高效的解决方案。 CPU GPU FPGA 架构对比 二、 了解 Tiny YOLO 模型及其适用性 YOLO(You Only Look Once)是一种实时物体检测模型,它通过一次性扫描整个图像,实现高效的对象识别。 而其简化版 Tiny YOLO V4 更适合嵌入式设备,...
此YOLO V4 Tiny改进在保证精度的同时帧率可以达到294FPS!具有比YOLOv4-tiny(270 FPS)和YOLOv3-tiny更快的目标检测速度(277 FPS),并且其平均精度的平均值与YOLOv4-tiny几乎相同;作者单位:东北电力大学, 北华大学 1、方法简介 为了提高目标检测的实时性,本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的快速目标检测方法。它首先使...
通过在 ZU3EG 上部署 Tiny YOLO V4,我们可以为智能家居、智慧城市等 AIoT 应用提供高效的解决方案。 CPU GPU FPGA 架构对比 二、 了解 Tiny YOLO 模型及其适用性 YOLO(You Only Look Once)是一种实时物体检测模型,它通过一次性扫描整个图像,实现高效的对象识别。 而其简化版 Tiny YOLO V4 更适合嵌入式设备,...
米尔的 ZU3EG 开发板凭借其可重构架构为 AI 和计算密集型任务提供了支持,同时避免了 7nm 工艺对国产芯片设计的制约。通过在 ZU3EG 上部署 Tiny YOLO V4,我们可以为智能家居、智慧城市等 AIoT 应用提供高效的解决方案。 CPU GPU FPGA 架构对比 二、 了解 Tiny YOLO 模型及其适用性 ...
下载https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.weights并传递到Nano上: ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights "nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=1280, height=720, format=NV12, framerate=30...
米尔的 ZU3EG 开发板凭借其可重构架构为 AI 和计算密集型任务提供了支持,同时避免了 7nm 工艺对国产芯片设计的制约。通过在 ZU3EG 上部署 Tiny YOLO v4,我们可以为智能家居、智慧城市等 AIoT 应用提供高效的解决方案。 CPU GPU FPGA 架构对比 二、了解 Tiny YOLO 模型及其适用性 ...
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YOLOv4-tiny 是 YOLOv4 的精简版,属于轻量化模型,主要用于嵌入式和边缘计算设备,具有较快的检测速度和较低的计算资源需求。以下是关于 YOLOv4-tiny 网络结构的详细解释: 1. 基本结构和特性 轻量化:YOLOv4-tiny 的参数只有约 600 万,约为原始 YOLOv4 的十分之一,这使得它在资源受限的设备上运行更高效。 高...
米尔的 ZU3EG 开发板凭借其可重构架构为 AI 和计算密集型任务提供了支持,同时避免了 7nm 工艺对国产芯片设计的制约。通过在 ZU3EG 上部署 Tiny YOLO V4,我们可以为智能家居、智慧城市等 AIoT 应用提供高效的解决方案。 CPU GPU FPGA 架构对比 二、 了解 Tiny YOLO 模型及其适用性 ...