Yolo-Fastest模型结构 Yolo-Fastest是基于YOLO(You Only Look Once)系列算法优化而来的超轻量实时目标检测算法。其模型结构简洁而高效,主要包括Backbone、Neck和Head三部分。 Backbone:Yolo-Fastest采用ShuffleNetV2作为Backbone,该网络通过引入Channel Shuffle操作解决了分组卷积
YOLO-Fastest 模型结构 通过阅读源码,绘制了Fastest-YOLO模型的结构。整个模型的参数量为0.25M(Yolov5s的参数量为7.3M,仅为其1/30)。速度方面,推理一张图片0.1ms(Yolov5s的参数量为8ms,仅为其1/80)。 网络的backbone是ShuffleNetV2(左侧),Neck部分是light-FPN网络(下侧)。Head由分类、回归、检测三个部件组成。
一、模型结构 通过源码分析，绘制了Fastest-YOLO模型的结构图。整个模型的参数量为0.25M，仅为Yolov5s（参数量7.3M）的1/30。在速度方面，推理一张图片所需时间仅为0.1ms，是Yolov5s（8ms）的1/80。网络的主体部分使用了ShuffleNetV2作为backbone（左侧），Neck部分则是light-FPN网络（下侧）。模型...
m:第1个预测图的结构的第1位,即K.shape(yolo_outputs[0])[0],输入模型的图片总量,即批次数; mf:m的float类型,即K.cast(m, K.dtype(yolo_outputs[0])) loss:损失值为0; 即: num_layers = len(anchors) // 3 # default setting yolo_outputs = args[:num_layers] y_true = args[num_layers:...
1、 YOLO-Fastest V2 模型框架的基本结构 首先第一步便是对于所搭建模型的整体架构的了解,这里笔者给大家把YOLO-Fastest v2的整体架构图绘制出来了,如果你对于YOLOU足够了解,你便知道如下图所示,YOLO-Fastest V2整个框架也是由Backbone+Neck+Head的基本范式进行的搭建,其中主要用到的模块有,ShuffleV2Block、CBS(Conv...
pupil.cfg: 网络结构文件 2. arm 端模型推理环境 模型部署主要是采用腾讯推出的ncnn框架,在2.5--1 和2.5--2 中可直接执行,2.5--1 看到效果。 在树莓派上执行如下操作: ps: 树莓派4b, 内核版本为5.4(64bit) 部分工具打包下载地址: wws.lanzous.com/b01toj1 密码:7hdj 2.1 编译安装 openssl openssl.org/...
YOLOFastest-V2 作为 YOLO 系列的最新进展,通过优化模型结构和推理策略,实现了更高的检测速度和效率。它适用于需要实时响应的场景,如自动驾驶、视频监控等应用,但在处理非常小的物体时可能需要结合其他检测技术以获得更好的效果。如果你的应用对实时性和计算资源有严格要求,YOLOFastest-V2 是一个值得考虑的选择。
CSP2_X:借鉴CSPNet网络结构,该模块由卷积层和X个Res unint模块Concate组成而成 Focus:首先将多个slice结果Concat起来,然后将其送入CBL模块中 SPP:采用1×1、5×5、9×9和13×13的最大池化方式,进行多尺度特征融合 2、输入端详解 YOLO v5使用Mosaic数据增强操作提升模型的训练速度和网络的精度;并提出了一种自...
1、利用TensorFlow2.2,搭建Yolo-Fastest模型。将UA-DETRAC数据集处理为VOC格式,对模型进行训练,后对检测头进行剪枝,压缩模型,重训练恢复精度,将模型结构保存与参数分开保存,并进行模型固化,产生pb文件,具体过程可参考此项目。 2、在Ubuntu16.04中安装交叉编译工具链,安装qt, 安装GCC工具链与protobuf。
3. 模型搭建 3.1 网络结构 YOLO-Fastest的一大特点就是大量采用深度可分离卷机(depthwise separable convolution),速度快,参量数少,便于移动短部署。具体网络结构如下图所示: 3.2 网络结构代码实现: 这里我采用解析darknet的config文件的方式来快速搭建网络 下方代码仅供参考,实际代码请查看py文件: import os import nu...