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带来的信息流通不畅问题,同时采用逐点卷积和深度...
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。
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...
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...
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...
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...
这个“加大版”YOLO-Fastest算法是一个3.5MB的算法模型,mAP要高上不少,达到了68.8%。 整体来说,YOLO-Fastest是个牺牲一定精度(大约5%的mAP)、大幅提升速度的目标检测模型。 结合最强移动端轻量级神经网络食用 之所以这么小,也是因为这个YOLO-Fastest搭配了号称当前最强的移动端轻量级神经网络EfficientNet-lite。
yolofastest模型 yolo模型评估 文章目录 前言 一、环境搭建 二、测试 三、训练 3.1 下载数据集 3.2 在./lib/config/default.py中修改相关参数 四、模型评估 五、可能遇到的报错 5.1 测试视频报错 IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 1536 but corresponding ...
通过最小化损失函数,网络可以学习到更准确的目标检测模型。 5. 实时性能,YOLO-Fastest的设计旨在实现实时目标检测,因此在设计网络结构和损失函数时都考虑了模型的轻量化和快速推理能力。 总的来说,YOLO-Fastest的原理是基于轻量级的网络结构、单次预测、锚框、多任务损失函数以及实时性能的考量来实现快速而准确的目标...
而相比较下应用最广泛的轻量化目标检测算法MobileNet-SSD要在树莓派3b跑200ms左右,Yolo-Fastest速度整整要快3倍+,而且模型才只有1.3MB,而MobileNet-SSD模型达到23.2MB,Yolo-Fastest整整比它小了20倍,当然这也是有代价的,在Pascal voc上的map,MobileNet-SSD 是72.7,Yolo-Fastest是61.2,带来了接近10个点的精度损失...