YOLOv4 Tiny模型的参数量大约为5.8M。这个参数量相对于标准的YOLOv4模型来说要小得多,这使得YOLOv4 Tiny在资源受限的环境下能够更高效地运行。同时,YOLOv4 Tiny在移动设备上的部署也更加便利,因为模型的大小更小,占用更少的存储空间和内存。总的来说,YOLOv4 Tiny通过减少参数量,实现了在保持较高性能的同时提高了...
YOLOv4-tiny是YOLOv4的一个更为精简的版本,作为一种轻量化模型,其参数数量大幅减少至仅600万,约为原版本的十分之一,从而显著提高了检测速度。该模型的网络架构包含38层,并整合了三个残差单元。在激活函数方面,选择了LeakyReLU。同时,为了优化目标的分类与回归,该模型采用了两个特征层,并利用特征金字塔(FPN)网络...
1.运算量一般用MACs值或FLOPs值衡量，运算量越大，推理时间越久；2. 一般的神经网络推理引擎，如华为...
比如包含了各种注意力模块的模型参数量一般会小一些，精度也更高，但是推理速度却不快，因为这些注意力的...
在tiny模型的性能上,与YOLOv4-tiny-31相比,YOLOv7tiny参数数量减少了39%,计算量减少了49%,但AP保持不变。在云 GPU 模型上,我们的模型仍然可以有更高的 AP,同时减少 19% 的参数数量和 33% 的计算量。 精读 选择以前版本的YOLO[YOLOv4 ,Scaled-YOLOv4]和最先进的目标检测器YOLOR作为基线。表1展示了本文...
hue:色调变化范围,tiny-yolo-voc.cfg中-0.1~0.1 在每次迭代中,会基于角度、饱和度、曝光、色调产生新的训练图片。 6.学习率-learning rate 学习率决定了参数移动到最优值的速度快慢,如果学习率过大,很可能会越过最优值导致函数无法收敛,甚至发散;反之,如果学习率过小,优化的效率可能过低,算法长时间无法收敛,也...
1、在特征利用部分,YoloV4-Tiny提取多特征层进行目标检测,一共提取两个特征层,两个特征层的shape分别为(26,26,128)、(13,13,512)。 2、输出层的shape分别为(13,13,75),(26,26,75),最后一个维度为75是因为该图是基于voc数据集的,它的类为20种,YoloV4-Tiny只有针对每一个特征层存在3个先验框,所以最后...
2 基于FPGA的YOLOv2-Tiny加速器设计 2.1 加速器架构介绍 如图1所示,加速器采用三层存储架构:片外存储、片上缓存和处理单元内的局部寄存器。加速器从片外存储中读取卷积核权重参数与输入特征图像素到FPGA的片上缓存,通过多次复用片上缓存中的数据来减少访存次数和数据量。同时,计算得到的中间结果都保留在片上输出缓存...
此外还有很多表格对比实验验证,这也是各个模型配置文件不统一的主要原因。小模型可能siou更适合,tiny第一版是depth=0.25 width=0.50,现在改成了depth=0.33 width=0.375正常配置,掉了点精度换的了参数量更小速度更快。 此外大模型M和L的自监督蒸馏提了不少点,其中M的depth是0.6而不是常用的0.67,而最诡异的是调个...