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继续在Yolo-Fastest-master\build\darknet\x64文件夹下新建QRtrain.bat文件,并写入 darknet detector train data\QR.data cfg\yolo-fastest-1.1.cfg pretrained_model\yolo-fastest-1.1.conv.109 backup\ pause 1. 2. 双击QRtrain.bat既可开始训练,如图 多说一句,旁边那个记录loss的图像,只有loss下降到了18后才...
在Yolo-Fastest官方body detector(320分辨率)权重上,用416分辨率在crowdhuman上继续训练(主要是目前crowdhuman只有416和608俩版本,所以先在416上跑一下)。 测试命令 ./darknet detector demo \ ./cfg/crowdhuman-416.data\ ./cfg/yolo-fastest-1.1_human_416.cfg \ ./backup/yolo-fastest-1.1_crowdhuman_416/yolo...
平台:jetson nanocpu:arm A57框架:NCNN算法:Yolo-fastestV2-行人检测以精度换速度~, 视频播放量 919、弹幕量 0、点赞数 9、投硬币枚数 0、收藏人数 6、转发人数 0, 视频作者 这个橙子好辣, 作者简介 真不知道发啥!内容尽量限定在科技、生活相关,相关视频:【2024】最
Yolo-FastestV2训练笔记 官方代码download下来,数据集准备好,这些步骤做过AI数据集训练的人都没问题,在这里不用多说。 在训练时,跳出来loss.py的错误,按照网上说的改部分版本的软件,无法解决。我通过摸索,已经成功训练处理了数据集。原来代码的问题如下:
https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2 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。
这里修改的目的主要是为了迎合onnx的导出,以方便onnx在不同推理框架的部署,这里我们了解Yolo-v5和YOLO-Fastest v2的朋友应该知道,其对于样本的分配以及Anchor的机制基本没对YOLOV5进行修改,但是YOLO-Fastest v2终究是没有基于YOLOV5进行搭建,因此集成的过程中会遇到导出onnx时加入grid过程中产生很多不规范的op,因此这里...
YOLO-FastestV2项目链接: https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2 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...
Yolo-FastestV2:更快,更轻,移动端可达300FPS,参数量仅250k yolo-fastest应该是第一个把yolo系列参数量逼到1M以内的目标检测算法,由记得刚出来的时候非常的震惊,模型大小仅为1.3M,让我第一次直观的感受到原来目标检测算法也可以设计得这么小。感兴趣的可以看上面两篇文章介绍,目前已经更新到V2版本,精度指标如下: ...
YOLO-FastestV2项目链接: https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2 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...