2. OpenVINO在CPU下支持模型格式是FP32,NCS设备上支持的格式是FP16 python3 mo_caffe.py --input_proto yolo v3-tiny.prototxt --input_model yolo v3-tiny.caffemodel --data_type FP16 --output_dir FP16 --model_name yolo v3-tiny --scale_value data[255.0] 至此完成模型的准备工作,还差最后一步。
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。 链接:https://arxiv.org/abs/1910.01271 目标检测在计算机视觉领域是一个活跃的研究分支,而深度学习已经成为这一领域最前沿也是最成功的解决方案。但是,在边缘和移动设备中广泛部署神经网络...
基于YOLOv3-tiny的视频监控目标检测算法 0 引言 近年来,目标检测算法已经广泛应用于各个视频监控场景,包括车辆检测[1]、行人检测[2]、农业检测[3]、人类异常行为检测[4]等,越来越复杂的目标检测网络展示了最先进的目标检测性能。但在实际应用中,往往需要在视频监控中一些计算能力及内存有限的设备上进行实时目标检测。
笔者手头yolov3-tiny模型是darknet模型,输入图像尺寸是416*416,在VOC2007和VOC2012的train和val四个数据集进行训练,VOC2007的test数据集作为验证集。OpenVINO不支持darknet模型转换,因此首先需要将darknet模型转换为OpenVINO支持的模型,这里转换为caffe模型[10],也可以转换为tensorflow模型[11],当然也可以在tensorflow下直...
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 YOLOv2 和 Tiny YOLOv3 网络会作为基线模型。 如下表 1 展示了 YOLO Nano 、Tiny YOLOv2 和 Tiny YOLOv3 的模型大小与准确率。 表1:紧凑网络在 VOC ...
2.1Gstreamer编解码加速 嵌入式平台在执行行人检测任务时,获得的原始图像数据是视频流,但是模型检测时需要图片数据,因此需要视频编解码方法将输入视频解码转换为图片数据格式。 Jetson Nano平台可以连接使用CSI摄像头。Jetson Nano平台开发条件支持IMX219摄像头模块,包括Leopard Imaging的LI_IMX219-MIPI-FF-NANO摄像头模块...
首先是引言部分,概述了文章的目标和结构;接下来是YOLOv3Tiny量化推理部分,介绍了该模型以及量化推理相关概念和应用场景;然后是YOLOv3Tiny模型量化推理过程部分,详细描述了模型压缩与剪枝技术、参数量化与精度损失分析以及硬件加速与优化技术展示;随后是实验结果与讨论部分,包括数据集选择和评估标准说明、YOLOv3Tiny量化推理...
在人工智能领域,所属“初创企业展区”长江商学院(CKGSB)智造创业MBA项目,国内新兴的神经网络加速器开发公司雪湖科技发布的Yolo_V3 Tiny加速器,为实现目标检测功能提供硬件加速。其体现的低功耗、高速度和性价比,尤其以“GPU的两倍吞吐量(throughput),一半时延(latency)”的优势,为云计算、自动驾驶、安防检测、工业检...
yolov3-tiny与yolov3之间的核心差别在于网络架构的简化与设计优化。简化后的网络结构虽然牺牲了一定的精度，但能有效减少计算量，提高模型在资源受限环境中的运行效率。yolov3-tiny通过权衡计算性能与精度，提供了一种在保持较高检测速度的同时，兼顾一定检测准确性的解决方案。总结而言，yolov3与yolov3-tiny...
2. YOLOv1:这一开创性的算法首次实现了统一、实时的目标检测。 3. YOLOv2(又名YOLO9000):在保持实时性能的同时,提高了检测精度和速度,并扩展了可识别的物体类别。 4. YOLOv3:进一步改进了YOLO系列,通过一系列增量更新提升了性能。 5. Tiny YOLOv3:针对资源受限环境设计的轻量级版本,实现了较小的模型大小和较...