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-master\build\darknet\x64文件夹下新建pretrained_model文件夹,之后在该文件夹下会生成预训练模型。新建一个QR.bat文件,写入如下指令后双击既可(话说这样子运行指令感觉还不错) darknet partial cfg\yolo-fastest-1.1.cfg cfg\yolo-fastest-1.1.weights pretrained_model\yolo-fastest-1.1.conv.109 109...
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...
在目标检测问题中,使用CSPNet作为Backbone带来的提升比较大,可以有效增强CNN的学习能力,同时也降低了计算量。 yolo V5设计了两种CSP结构,CSP1_X结构应用于Backbone网络中,CSP2_X结构应用于Neck网络中。 4、Neck网络 在YOLO v4中开始使用FPN-PAN。其结构如下图所示,FPN层自顶向下传达强语义特征,而PAN塔自底向上传达...
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...
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
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...
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检测头 最后,大家可能关心的是和yolox和nanoDet的对比,精度肯定比不过啊, 不过速度应该会快个两三倍,那体积只有 1.3M 的 PP-YOLO Tiny("比 YOLO-Fastest 更轻、更快?")呢,Emmm...用int8的量化后体积和yolo-fastest的fp32的体积比,有点亏...YOLO-FastestV2 int8可是仅仅只有250kb哦,虽然我...
这里将提供Yolo-FastestV2模型的训练与部署步骤。 准备 使用git克隆gd32ai-modelzoo并初始化附属模块. 将项目根目录添加到PYTHONPATH并切换到yolo-fastestv2文件夹中. 在powershell中 $env:PYTHONPATH=$(pwd) cd object_detection/yolo_fastestv2 准备好你的数据集,其结构应该如下: ...