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...
下面介绍YOLO v5各部分网络包括的基础组件: CBL:由Conv+BN+Leaky_relu激活函数组成 Res unit:借鉴ResNet网络中的残差结构,用来构建深层网络 CSP1_X:借鉴CSPNet网络结构,该模块由CBL模块、Res unint模块以及卷积层、Concate组成 CSP2_X:借鉴CSPNet网络结构,该模块由卷积层和X个Res unint模块Concate组成而成 Focus...
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)生成预训练模型 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-fastes...
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...
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...
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
图2PP-YOLOv2 Detection Neck的结构 2、采用Mish激活函数 Mish激活函数被很多实用的检测器采用,并拥有出色的表现,例如YOLOv4和YOLOv5都在骨架网络(backbone)的构建中应用mish激活函数。而对于PP-YOLOv2,我们倾向于仍然采用原有的骨架网络,因为它的预训练参数使得网络在ImageNet上top-1准确率高达82.4%。所以我们把mish...
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...
而如果将骨架网络从 ResNet50 更换为 ResNet101,PP-YOLOv2 的优势则更为显著:mAP 达到 50.3%,速度比同计算量的 YOLOv5x 高出了 15.9%。 不仅如此,与 PP-YOLOv2 一同面世的,还有体积只有 1.3M 的 PP-YOLO Tiny,比 YOLO-Fastest 更轻、更快!这样超超超轻量的算法面世,更是很好的满足了产业里大量边缘、...