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...
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...
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: ...
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-Fastest是基于YOLO(You Only Look Once)系列算法优化而来的超轻量实时目标检测算法。其模型结构简洁而高效,主要包括Backbone、Neck和Head三部分。 Backbone:Yolo-Fastest采用ShuffleNetV2作为Backbone,该网络通过引入Channel Shuffle操作解决了分组卷积带来的信息流通不畅问题,同时采用逐点卷积和深度可分离卷积减少参数量...
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...
所以,模型的选择还是看大家需求哦。 RK3399和树莓派4搭配ncnn bf16s,YOLO-FastestV2 是可以实时的哦 模型的最终实测效果:
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: ...