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...
在Neck结构中,Yolox-Darknet53和Yolov3 baseline的Neck结构,也是一样的,都是采用FPN的结构进行融合。 如上图所示,FPN自顶向下,将高层的特征信息通过上采样的方式进行传递融合,得到进行预测的特征图。而在Yolov4、Yolov5、甚至后面的Yolox-s、l等版本中,都是采用FPN+PAN的形式。 Prediction 输出层是我们要着重理...
---2. High Resolution Classifier(高分辨率预训练分类网络) 目前的大部分检测模型都会使用主流分类网络(如vgg、resnet)在ImageNet上的预训练模型作为特征提取器,而这些分类网络大部分都是以小于256 × 256的图片作为输入进行训练的,低分辨率会影响模型检测能力。 yolov2将输入图片的分辨率提升 448×448,为了使网络适...
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...
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...
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...
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 952、弹幕量 0、点赞数 9、投硬币枚数 0、收藏人数 8、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:大双仓有喜
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...
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...