一、 Nanodet 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 模型简介 深度学习目标检测已经发展了许多年,从Two-stage到One-stage,从Anchor-base到Anchor-free,再到今年的用Transformer做目标检测,各种方法百花齐放,但是在移动端目标检测算法上,yolo系列和SSD等Anchor-base的模型一直占据着主导地位。这个项目的主要...
近日，GitHub 上出现了一个项目 nanodet，它开源了一个移动端实时的 Anchor-free 检测模型，希望能够提供不亚于 YOLO 系列的性能，而且同样方便训练和移植。该项目上线仅两天，Star 量已经超过 200。项目地址：https://github.com/RangiLyu/nanodet NanoDet 模型介绍 NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-...
NanoDet 在安卓端的目标检测结果如下所示: NanoDet 方法 NanoDet 是一种 FCOS 式的单阶段 anchor-free 目标检测模型,它使用 ATSS 进行目标采样,使用 Generalized Focal Loss 损失函数执行分类和边框回归(box regression)。 据项目作者介绍,该项目的主要目的是希望开源一个移动端实时的 Anchor-free 检测模型,能够提供...
NanoDet整体模型结构 模型性能 在经过对one-stage检测模型三大模块(Head、Neck、Backbone)都进行轻量化之后,得到了目前开源的NanoDet-m模型,在320x320输入分辨率的情况下,整个模型的Flops只有0.72B,而yolov4-tiny则有6.96B,小了将近十倍!模型的参数量也只有0.95M,权重文件在使用ncnn optimize进行16位存储之后,只有1.8...
Nanodet ncnn实现 1.用nanodet自带的onnx转换工具将ckpt模型转成onnx python tools/export_onnx.py --cfg_path${CONFIG_PATH}--model_path${PYTORCH_MODEL_PATH} 2.简化模型 python -m onnxsim${INPUT_ONNX_MODEL}${OUTPUT_ONNX_MODEL} 3.onnx2ncnn转成param和bin文件 ...
为了解决这一问题,GitHub上出现了一个名为NanoDet的项目,它开源了一个移动端实时的Anchor-free检测模型,具备超轻量级、速度超快和训练友好等优势。 NanoDet模型的文件大小仅为1.8M,比传统的目标检测模型小了很多。这使得NanoDet可以在移动端设备上轻松部署,实现实时的目标检测。同时,NanoDet在移动ARM CPU上的速度达到了...
(2)和NanoDet相比,Yolox-Nano在参数量下降,仅有0.91M的情况下,实现了1.8个点的涨点。 (3)因此可以看出,Yolox的整体设计,在轻量级模型方面,依然有很不错的改进点。 3.2.4.2 数据增强的优缺点 在Yolox的很多对比测试中,都使用了数据增强的方式。
项目地址:https://github.com/RangiLyu/nanodet NanoDet 模型介绍 NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-free 目标检测模型。该模型具备以下优势: 超轻量级:模型文件大小仅 1.8m; 速度超快:在移动 ARM CPU 上的速度达到 97fps(10.23ms);
简介:FasterX实时目标检测 | 依托NanoDet思想,使用辅助Head进一步提升YOLOX性能 由于物联网(IoT)节点等边缘GPU设备的计算资源有限,因此在无人机(uav)上的实时目标检测是一个具有挑战性的问题。为了解决这一问题,本文提出了一种基于YOLOX模型的轻量级深度学习架构FasterX,用于边缘GPU上的实时目标检测。
(2)和NanoDet相比,Yolox-Nano在参数量下降,仅有0.91M的情况下,实现了1.8个点的涨点。 (3)因此可以看出,Yolox的整体设计,在轻量级模型方面,依然有很不错的改进点。 3.2.4.2 数据增强的优缺点 在Yolox的很多对比测试中,都使用了数据增强的方式。