题目:Tiny-YOLO object detection supplemented with geometrical data 名称:辅以几何数据的 Tiny-YOLO 对象检测 论文:arxiv.org/abs/2008.0217 题目:Expandable YOLO: 3D Object Detection from RGB-D Images 名称:可扩展的 YOLO:从 RGB-D 图像进行 3D 对象检测 论文:arxiv.org/abs/2006.1483 题目:3D Object Dete...
Yolov3的训练策略尤为重要,笔者也是在亲手复现代码之后,才算领悟了八九成。 训练策略 YOLOv3 predicts an objectness score for each bounding box using logistic regression. This should be 1 if the bounding box prior overlaps a ground truth object by more than any other bounding box prior. If the bo...
YOLOv3-tiny是YOLO系列算法中的一种变体,它通过减小网络的深度和宽度来提高运行速度。YOLOv3-tiny算法采用了Darknet-19网络作为主干网络,并在其上进行了一系列优化,如使用多尺度特征图、使用上采样与残差连接等。YOLOv3-tiny相较于YOLOv3算法,不仅在速度上更快,且保持了一定的准确度。 3.硬件加速设计 本文使用Xili...
为了快速精准地分拣出带有“气泡”缺陷的爆珠，本文选择YOLOv3 Tiny 算法来构建气泡缺陷检测模型。2.2 YOLOv3 Tiny算法 YOLOv3 Tiny 算法的模型主要由13层卷积层和6层最大池化层构成，采用的归一化方法为Batch Normalization ，激活函数为LReLU 函数。模型的网络结构如图1所示。在YOLOv3 Tiny 的网络结构图中，Conv...
如果你想检测精度与速度兼具,可以选择darknet-53作为backbone;如果你希望达到更快的检测速度,精度方面可以妥协,那么tiny-darknet是你很好的选择 YOLOv3的江湖地位: 同时在YOLOv3中由于输出多尺度,因此小目标的性能真正的提升上来了 1. 网络结构 相比于 YOLOv2 的 骨干网络,YOLOv3 进行了较大的改进。借助残差网络的...
基于检测增强型YOLOv3-tiny的道路场景行人检测 田亮1,2, 金积德1,2, 郑庆祥1,2 ( 1. 武汉理工大学 现代汽车零部件技术湖北省重点实验室, 湖北 武汉 430070; 2. 武汉理工大学 汽车零部件技术湖北省协同创新中心, 湖北 武汉 430070...
下图为作者发明的三种设置下的SlimYOLOv3 相比较基线版本的YOLOv3的结果: YOLOv3-tiny 是YOLOv3的一种快速算法,但精度下降太多。 YOLOv3-SPP1 是YOLOv3加上SPP模块的改进,其比原始YOLOv3精度要高。 将SPP模块添加到YOLOv3模型的示意图,作者在原来的第5层和第6层之间添加了SPP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...
一、YOLOv3tiny网络结构 YOLOv3tiny结构是YOLO系列中的一种,相对于YOLOv3,它采用了更小的网络结构来减少参数量和计算量,从而实现实时目标检测的需求。具体来说,YOLOv3tiny的网络结构主要包含以下几个关键部分: 1.特征提取层:YOLOv3tiny使用了一个简化的特征提取层,通常采用Darknet-19或类似结构,通过一系列卷积层和...
目前已经实现了yolov3-tiny的所有算子的实现,为了方便,目前使用relu6替代了原来的leakyrelu,包括conv, pooling, route, upsample,这些除了conv全部都是线性的算子,后续会继续支持leaky relu, softmax, shortcut, elementwise add, concat等非线性算子。 量化performance ...