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。
同时,得益于其轻量的模型结构和高效的计算优化,YoloFastest能够实现极快的推理速度。在树莓派等嵌入式设备上,YoloFastest可以轻松达到30fps以上的全实时检测速度。此外,尽管YoloFastest在模型体积和推理速度上进行了大幅度优化,但其检测精度依然保持在较高水平。 二、Yolo模型评估 Yolo模型评估是评估训练后Yolo模型性能的...
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...
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...
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/...
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...
yolov2采用Darknet-19(参考了Vgg19),其网络结构如下图所示,包括 19个卷积层和 5个max pooling层,主要采用3×3卷积和1×1卷积,每个卷积层后使用BN层以加快模型收敛同时防止过拟合。最终采用global avg pool 做预测。采用后yolov2,模型的mAP值没有显著提升,但计算量减少了。
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。