SPP结构如下图所示,是将输入并行通过多个不同大小的MaxPool,然后做进一步融合,能在一定程度上解决目标多尺度问题。 而SPPF结构是将输入串行通过多个5x5大小的MaxPool层,这里需要注意的是串行两个5x5大小的MaxPool层是和一个9x9大小的MaxPool层计算结果是一样的,串行三个5x5大小的MaxPool层是和一个13x13大小的M...
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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Yolo-Fastest在模型体积和推理速度上进行了大幅度优化,但其检测精度依然保持在较高水平。在Pascal VOC等标准数据集上,Yolo-Fastest的mAP(...
YOLO-Fastest的原理可以从以下几个方面来解释: 1. 网络结构,YOLO-Fastest采用了轻量级的网络结构,以实现快速的目标检测。它通常使用卷积神经网络(CNN)来提取图像特征,并结合全连接层来预测目标的类别和位置。 2. 单次预测,与其他目标检测算法不同,YOLO-Fastest可以在单次前向传播中完成对图像中所有目标的检测。这...
一、模型结构 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...
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...
YOLO-Fastest的一大特点就是大量采用深度可分离卷机(depthwise separable convolution),速度快,参量数少,便于移动短部署。具体网络结构如下图所示: 3.2 网络结构代码实现: 这里我采用解析darknet的config文件的方式来快速搭建网络 下方代码仅供参考,实际代码请查看py文件: import os import numpy as np import paddle.fl...
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...
检测效果杠杠的,而且与其他网络做了对比,结果如下: 3 升级版:Yolo-FastestV2 Yolo-Fastest注重的就是单核的实时推理性能,在满足实时的条件下的低CPU占用,不单单只是能在手机移动端达到实时,还要在RK3399,树莓派4以及多种Cortex-A53低成本低功耗设备上满足一定实时性,毕竟这些嵌入式的设备相比与移动端手机要弱很多...
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。