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...
yolov5-lite框架(替代):ppogg/YOLOv5-Lite: 🍅🍅🍅YOLOv5-Lite: Evolved from yolov5 and the size of model is only 900+kb (int8) and 1.7M (fp16). Reach 15 FPS on the Raspberry Pi 4B~ (github.com),也可以选用这个轻量版yolov5框架,这个比较适合在树莓派上用。 Pycharm配置Anaconda环境...
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...
[WARNING] LITE(11188,1,?):2024-4-22 15:42:11 [mindspore\lite\src\litert\infer_manager.cc:153] CheckInfershapeResult] Unexpected input format 0 [WARNING] LITE(11188,1,?):2024-4-22 15:42:11 [mindspore\lite\tools\optimizer\graph\node_infershape.cc:294] InferShapeByNNACL] InferShapeByN...
简介:YOLOv5-Lite 详解教程 | 嚼碎所有原理、训练自己数据集、TensorRT部署落地应有尽有(一) 1输入端方法 1、Mosaic数据增强 YOLOv5 Lite的输入端采用了和YOLOv5、YOLOv4一样的Mosaic数据增强的方式。其实Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的...
简介:YOLOv5-Lite 详解教程 | 嚼碎所有原理、训练自己数据集、TensorRT部署落地应有尽有(三) 5TensorRT部署 5.1 目标检测常见的落地形式 1、TensorRT是什么 TensorRT是推理优化器,能对训练好的模型进行优化。可以理解为只有前向传播的深度学习框架,这个框架可以将Caffe,TensorFlow的网络模型解析,然后与TensorRT中对应的层...
YOLOv5Lite依旧沿用YOLOv5的Anchor计算方式,我们知道,在YOLO算法之中,针对不同的数据集,都会设置固定的Anchor。 在网络训练中,网络在初始锚框的基础上输出预测框,进而和GroundTruth进行比对,计算两者差距,再反向更新,迭代网络参数。 可以看出Anchor也是比较重要的一部分,比如Yolov5在Coco数据集上初始设定的锚框: ...
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)。
来源:CVer微信公众号 编辑: Amusi 校稿: Amusi 时间: 2018-11-11前戏本文要介绍一篇新的论文及开源项目: YOLO-LITE看名字,就知道属于YOLO系列。这篇文章于2018年11月15日首发在arXiv上,考虑到该work开源了,于…
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)。