YOLO-Fastest 模型结构 通过阅读源码,绘制了Fastest-YOLO模型的结构。整个模型的参数量为0.25M(Yolov5s的参数量为7.3M,仅为其1/30)。速度方面,推理一张图片0.1ms(Yolov5s的参数量为8ms,仅为其1/80)。 网络的backbone是ShuffleNetV2(左侧),Neck部分是light-FPN网络(下侧)。Head由分类、回归、检测三个部件组成。
超轻量:Yolo-Fastest的模型体积非常小,通常只有几MB大小,远小于其他主流目标检测算法。这使得它非常适合在资源受限的边缘设备上部署。 高速度:得益于其轻量的模型结构和高效的计算优化,Yolo-Fastest能够实现极快的推理速度。在树莓派等嵌入式设备上,Yolo-Fastest可以轻松达到30fps以上的全实时检测速度。 高精度:尽管Yo...
1、 YOLO-Fastest V2 模型框架的基本结构 首先第一步便是对于所搭建模型的整体架构的了解,这里笔者给大家把YOLO-Fastest v2的整体架构图绘制出来了,如果你对于YOLOU足够了解,你便知道如下图所示,YOLO-Fastest V2整个框架也是由Backbone+Neck+Head的基本范式进行的搭建,其中主要用到的模块有,ShuffleV2Block、CBS(Conv...
YoloFastest的模型体积非常小,通常只有几MB大小,远小于其他主流目标检测算法。这使得它非常适合在资源受限的边缘设备上部署。同时,得益于其轻量的模型结构和高效的计算优化,YoloFastest能够实现极快的推理速度。在树莓派等嵌入式设备上,YoloFastest可以轻松达到30fps以上的全实时检测速度。此外,尽管YoloFastest在模型体积和...
一、模型结构 通过源码分析，绘制了Fastest-YOLO模型的结构图。整个模型的参数量为0.25M，仅为Yolov5s（参数量7.3M）的1/30。在速度方面，推理一张图片所需时间仅为0.1ms，是Yolov5s（8ms）的1/80。网络的主体部分使用了ShuffleNetV2作为backbone（左侧），Neck部分则是light-FPN网络（下侧）。模型...
CSP2_X:借鉴CSPNet网络结构,该模块由卷积层和X个Res unint模块Concate组成而成 Focus:首先将多个slice结果Concat起来,然后将其送入CBL模块中 SPP:采用1×1、5×5、9×9和13×13的最大池化方式,进行多尺度特征融合 2、输入端详解 YOLO v5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度;并提出了一种自...
yolov2采用Darknet-19(参考了Vgg19),其网络结构如下图所示,包括 19个卷积层和 5个max pooling层,主要采用3×3卷积和1×1卷积,每个卷积层后使用BN层以加快模型收敛同时防止过拟合。最终采用global avg pool 做预测。采用后yolov2,模型的mAP值没有显著提升,但计算量减少了。
./darknet detector train ./train/pupil.data ./train/pupil.cfg yolo-fastest.conv.109 视情况而定是否需要添加 -dont_show voc.data: 训练数据的保存路径 pupil.cfg: 网络结构文件 2. arm 端模型推理环境 模型部署主要是采用腾讯推出的ncnn框架,在2.5--1 和2.5--2 中可直接执行,2.5--1 看到效果。 在...
这个“加大版”YOLO-Fastest算法是一个3.5MB的算法模型,mAP要高上不少,达到了68.8%。 整体来说,YOLO-Fastest是个牺牲一定精度(大约5%的mAP)、大幅提升速度的目标检测模型。 结合最强移动端轻量级神经网络食用 之所以这么小,也是因为这个YOLO-Fastest搭配了号称当前最强的移动端轻量级神经网络EfficientNet-lite。
yolo fastest模型网络结构魔改 技术标签: darknet在将训练的yolo fastest模型部署移动端测试的时候,发现其中一个分支基本没有起作用,在训练的时候从日志也看出来了,打印的指标都是0,所以打算将网络的这个分支剥离掉。修改的方式就是将cfg文件中对应的分支去掉,只保留有用的那个分支。 虽然减少了一个分支,但是计算量...