https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest Yolo-Fastest,顾名思义,应该是现在已知开源最快的最轻量的改进版yolo通用目标检测算法(貌似也是现在通用目标检测算法中最快最轻量的),其实初衷就是打破算力的瓶颈,能在更多的低成本的边缘端设备实时运行目标检测算法,例如树莓派3b,4核A53 1.2Ghz,在最新基于NCNN推理框...
abel/Yolo-FastestV2 加入Gitee 与超过 1200万 开发者一起发现、参与优秀开源项目,私有仓库也完全免费 :) 免费加入 已有帐号?立即登录 main 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支1 标签2
```bash classes=1 #训练类别的数目 train=/usr/local/zht/Yolo-Fastest/train/train.txt #训练集图片的路径(含义见第 0 部分) valid=/usr/local/zht/Yolo-Fastest/train/val.txt #验证集图片的路径 names=/usr/local/zht/Yolo-Fastest/train/voc.names #训练类别的名字 backup=/usr/local/zht/Yolo-Faste...
1.1、YOLO-Fastest编译 第一步: git clone https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest 1. 第二步: 下载安装opencv:https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.4.0 1. 第三步: 打开cmake,选择Yolo-Fastest文件夹为source code路径,Yolo-Fastest文件夹为目标文件夹;然后点击configure,再选择opencv.exe...
git clone https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest.git cd Yolo-Fastest vim MakeFile 相关配置如下: GPU=1 to build with CUDA to accelerate by using GPU (CUDA should be in /usr/local/cuda) 没有GPU 设置为 0,有GPU且设置好 CUDA,设置为1 ...
模型训练:使用基于 darknet 的 yolofastest 训练生成用于物体检测的模型 arm 端模型推理:通过 ncnn 在 arm 端的优化,进行模型的推理 python 调用:ncnn 未提供 python 版本,因此通过 pybind11 生成可用于python 调用的动态链接库 建议顺序: 可先按照[arm端](#2. arm端模型推理环境搭建)进行操作,然后[模型训练]...
Yolo-Fastest开源代码:https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest 1 前言&背景 目标检测是现在最热门的研究课题,也一直是工业界重点研究的对象,最近几年内,也出现了各种各样的检测框架,所属于YOLO系列是最经典也是目前被大家认可使用的检测框架。 今天说的这个系列模型,模型非常小、目前最快的YOLO算法——大小只有...
1.1、YOLO-Fastest编译 第一步: git clone https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest 第二步: 下载安装opencv:https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.4.0 第三步: 打开cmake,选择Yolo-Fastest文件夹为source code路径,Yolo-Fastest文件夹为目标文件夹;然后点击configure,再选择opencv.exe解压缩后的...
贴图先和yolo-fastest-1.1对比下: 是的,这次我没有优化精度,这次优化的是速度,毕竟追求的是fastest..,不过,用0.3%的精度损失换取30%推理速度的提升以及25%的参数量的减少,至少我觉得还是挺值,与其说追求的速度,其实更加注重的是算法效果与推理效率的性价比。
Yolo-fastest:https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2 感谢以上开源项目以及作者,感谢带来了这么好的yolo项目。 4 使用教程 下载源码 安装依赖 下载的yolo版本全部放在model_zoo目录下面,进入到model_zoo中的各个yolo版本中,执行: 下载预训练模型