与Yolov5s、Yolov5m和Yolov5l相比,Yolov5tiny具有更少的参数量,因此它可以在资源有限的情况下适用于一些低功耗、低配置等设备或场景中。 1. Yolov5tiny的基本介绍 Yolov5tiny是一种基于CSP(cross-stage partial network)架构的目标检测神经网络,其骨干网络主要由Conv、Bottlenecks和Spatial pyramid pooling (SPP)...
Yolov5tiny模型是Yolov5系列中的一种变体,相比于Yolov5的标准版本,它具有更小的模型体积和更快的推理速度。Yolov5tiny的参数量相对较少,这使得它在计算资源有限的场景下具有较大的优势。 Yolov5tiny模型的参数量主要体现在网络的层数和每层的卷积核数量上。相比于Yolov5标准版本,Yolov5tiny的网络结构更加简化,减少...
yolov1会先去除置信度比较低的框,然后用NMS去除冗余的框。设置一个的话,产生的框太少了,不能涵盖所有的gt,但是框太多计算量又增加了。这个2个应该作者自己设计的一个比较优的选择。真值是通过回归调整的,一直在逼近gt的框。 2020-09-07 回复6 木信 At training time we only want one bounding bo...
mAP 50.3%，106.5FPS 的 PP-YOLOv2，1.3M超轻量PPYOLO Tiny, 让目标检测界再起风波。单阶段目标检测界的扛把子 --YOLO，以其 「又快又好的效果」 在学术及产业界全面风靡。自 20 年下半年 YOLOv4、YOLOv5、PP-YOLO、YOLO-Fastest 和 YOLOv4 Tiny 等等轮番轰炸、掀起 「YOLO 狂潮」 后，时隔半年，超...
Search before asking I have searched the YOLOv5 issues and discussions and found no similar questions. Question I have created my model/weight using this and it works perfectly. Now, I want to deploy it using a lambda function. The probl...
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6. YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 目标检测之YOLOv4算法: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection: 初识CV:目标检测之YOLOv4算法: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection49 赞同 · 7 评论文章 7. YOLOv5算法 ...
图1:PP-YOLOv2 和其他目标检测器性能对比 如图1 可见,PP-YOLOv2 在同等速度下,精度超越 YOLOv5!相较 20 年发布的 PP-YOLO,v2 版本在 COCO 2017 test-dev 上的精度提升了 3.6%,由 45.9% 提升到了 49.5%;在 640*640 的输入尺寸下,FPS 达到 68.9FPS,而采用 TensorRT 加速的话,FPS 更是达到了 106.5!
图1:PP-YOLOv2 和其他目标检测器性能对比 如图1 可见,PP-YOLOv2 在同等速度下,精度超越 YOLOv5!相较 20 年发布的 PP-YOLO,v2 版本在 COCO 2017 test-dev 上的精度提升了 3.6%,由 45.9% 提升到了 49.5%;在 640*640 的输入尺寸下,FPS 达到 68.9FPS,而采用 TensorRT 加速的话,FPS 更是达到了 106.5!
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