一、搭建YOLO-Nano 1.1 backbone 我们使用shufflenet-v2作为backbone,读者可以在models/backbone/shufflenetv2.py找到相关代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.model_zooasmodel_zoomodel_urls={'shufflenetv2_0.5x':'https://download.pytorch.org/models/shufflenetv2_x0.5-f707e7126e.pth','shufflen...
YOLO Nano 这种架构多样性还展示了机器驱动设计探索策略和生成式组合一样灵活,因为人类设计者或其它设计探索方法无法在如此细粒度的层级上自定义架构。 实验效果 为了研究 YOLO Nano 在嵌入式目标检测上的性能,研究者在 PASCAL VOC 数据集上检测了模型大小、目标检测准确率、计算成本三大指标。为了体现对比,流行的 Tiny...
名称:YOLO Nano:一个高度紧凑的你只看一次的卷积神经网络,用于目标检测 论文:arxiv.org/abs/1910.0127 题目:REQ-YOLO: A Resource-Aware, Efficient Quantization Framework for Object Detection on FPGA 名称:REQ-YOLO:一种资源感知、高效的 FPGA 目标检测量化框架 论文:arxiv.org/abs/1909.1339 题目:Complexer-...
对于第三点,YOLO Nano 不仅在宏架构(PEP 模块、EP 模块、FCA 以及各个 3×3 和 1×1 卷积层的多样化组合)方面存在高度异质性,同样在独立特征表征模块和层级这些微架构之间也会存在异质性。 YOLO Nano 架构具有高度异质性的优势在于,它可以使网络架构的每个模块都经过特定的设计,从而在模型架构、计算复杂度和表征...
在本文中,来自滑铁卢大学与 Darwin AI 的研究者提出了名为 YOLO Nano 的网络,他们通过人与机器协同设计模型架构大大提升了性能。 YOLO Nano 大小只有 4.0MB 左右,比 Tiny YOLOv2 和 Tiny YOLOv3 分别小了 15.1 倍和 8.3 倍,性能却有较为显著的提升。
YOLO-Nano网络结构 简单说一下: 1.1 Backbone 使用的是ShuffleNetv2,相关代码我借鉴了NanoDet所提供的网络代码和模型下载地址,由于ShuffleNetv2有大量的depthwise卷积,因此如果不做特殊处理的话,可能对GPU不是太友好。但这样的模型本身是面向嵌入式等移动平台的,鲜有诸如1080ti、2080ti这样的gpu算力。
设计了Yolox-Nano、Yolox-Tiny轻量级网络,并测试了一些trick的适用性; 总体来说,论文中做了很多的工作,下面和大家一起,从以上的角度,对Yolox算法的网络结构,以及各个创新点进行讲解。 3.2.1 基准模型:Yolov3_spp 在设计算法时,为了对比改进trick的好坏,常常需要选择基准的模型算法。
yolox 训练nano 转ncnn yolo训练参数 文章目录 指标参数分析 深度学习经典检测算法 two-stage(两阶段):Faster-rcnn Mask-Rcnn系列 one-stage(单阶段):YOLO系列 指标分析 map指标: 精度: 召回率: 置信度 IOU YOLO-V1 核心思想 网络架构 每个数字的含义...
(1)Yolox-Nano Yolox-Nano是Yolox系列最小的结构,网络参数只有0.91M。 此处放上netron打开的,Yolox-Nano网络结构可视图的地址,点击查看。 https://blog.csdn.net/nan355655600/article/details/119329864 (2)Yolox-Tiny 此处放上Yolox-Tiny网络结构可视图的地址,点击查看。
以 nano 尺寸模型为例,对比 YOLOv5-nano 采用的网络结构,本方法在速度上提升了21%,同时精度提升 3.6% AP。 EfficientRep Backbone:在 Backbone 设计方面,我们基于以上 Rep 算子设计了一个高效的Backbone。相比于 YOLOv5 采用的 CSP-Backbone,该 Backbone 能够高效利用硬件(如 GPU)算力的同时,还具有较强的表征...