YOLOv5 Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(Flops更小,内存占用更低,参数更少),更快(加入shuffle channel,yolov5 head进行通道裁剪,在320的input_size至少能在树莓派4B上的推理速度可以达到10+FPS),更易部署(摘除Focus层和4次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。 1输入端方法 1、Mosa...
YOLO-Lite是一种实时目标检测模型,专为便携式设备如缺少图形处理单元(GPU)的笔记本电脑或手机设计。它在保持较高检测精度的同时,通过模型优化技术实现了更快的推理速度。以下是关于YOLO-Lite的详细介绍: YOLO-Lite的基础概念 YOLO-Lite是基于YOLO系列模型的一个轻量级版本,通过一系列优化措施,如模型剪枝、量化和去除不...
下图显示了试验3-无BN是YOLO-LITE最佳版本,其mAP和FPS的tradeoff最佳。 表VIII 表明了YOLO-LITE比SSD快了3.6倍,比Tiny-YOLOV2快了8.8倍,至于mAP,呃...凑合着看吧 总结 YOLO-LITE实现了将目标检测引入无GPU计算机的目标。此外,YOLO-LITE为目标检测领域提供了多种贡献。首先,YOL-LITE表明,shallow networks 对轻量...
作者:Edison_G Yolov5-Lite,更轻更快易于部署的网络。 一、YOLOV5-Lite 1、Backbone与Head YOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shuffle channel的Shuffle block组成; 检测Head 依旧用的是 YOLOv5 head,但用的是其简化版的 YOLOv5 head Shuffle block示意图如下: YOLOv5 backbone:在原先U版的 YOLOv5 ...
而YOLOv5Lite也不例外的使用了FPN+PAN的结构,但是Lite对yolov5head进行通道剪枝,剪枝细则参考了ShuffleNetv2的设计准则,同时改进了YOLOv4中的FPN+PAN的结构,具体就是: 这样结合操作,FPN层自顶向下传达强语义特征(High-Level特征),而特征金字塔则自底向上传达强定位特征(Low-Level特征),两两联手,从不同的主干层对不...
粗看下来,YOLO-LITE就是为了在无GPU的设备上实现实时目标检测,而且YOLO-LITE是基于Tiny-YOLOv2进行改进的。 根据作者描述,YOLO-LITE的设计还有额外的指标: 在无GPU的电脑上达到不低于10 FPS的速度 在PASCAL VOC上达到不低于30% mAP YOLO-LITE主要有两个贡献: ...
1git clone https://github.com/reu2018DL/yolo-lite 1. 2. 3. 下载好上述文件(有点大),便开始测试。 先看看TinyYOLOv2,预测速度是58FPS(17ms) 1darknet detector test data/voc.data cfg\yolov2-tiny-voc.cfg weights\yolov2-tiny-vocweights dog.jpg ...
二、输入端优化 Mosaic数据增强：提高了小目标检测性能。 自适应Anchor计算：适应不同数据集的锚框设置，使模型更加灵活和通用。三、模型架构调整 移除Focus层：为了减少计算负担，YOLOv5 Lite移除了原始的Focus层。 ShuffleNet作为Backbone：采用ShuffleNet作为特征提取网络，大大降低了内存需求。 Neck部分：...
v5lite-s model: TFLite Float32, Float16, INT8, Dynamic range quantization, ONNX, TFJS, TensorRT, OpenVINO IR FP32/FP16, Myriad Inference Engin Blob, CoreML Thanks for PINTO0309:https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/main/180_YOLOv5-Lite ...
YOLOv5 Lite在YOLOv在5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(Flops更小,内存占用更低,参数更少),更快(加入shuffle channel,yolov5 head切割通道,320input_size至少在树莓派4B推理速度可达10 FPS),更容易部署(摘除)Focus层和4次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。