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虽然说yolo-fastestV2在coco数据集上map只达到了24.1,但是应付一些类别少的问题还是可以的。主要是这个速度是真的香!简单来说就是一个快到飞起的模型。 1.关于yolo-fastestV2 github地址如下:yolo-fastestV2yolo-fastestV2采用了轻量化网络shufflenetV2为backbone,笔者在这里就不详解yolo-fastestV2了,只讲怎么训练自己...
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+BN+SiLU)、Upsample以及DWConvBlock。 下...
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,虽然我没跑过PP-YOLO Tiny,但是应该还是比他快。
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...
聚焦于速度与效率，Yolo-FastestV2以令人惊喜的速度跃升至顶尖行列，其在移动端的性能达到了惊人的300FPS，同时，参数量仅250k，这无疑在速度与轻量化之间找到了完美的平衡。初探Yolo-Fastest的愿景，其目标是为轻量化目标检测提供新解，早期轻量化解决方案如Mobilenet-SSD虽在部分设备上展现出不俗的...
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: ...
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,虽然我没跑过PP-YOLO Tiny...
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,但是使用更加广泛,成本更加低廉。
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,但是使用更加广泛,成本更加低廉。