虽然说yolo-fastestV2在coco数据集上map只达到了24.1,但是应付一些类别少的问题还是可以的。主要是这个速度是真的香!简单来说就是一个快到飞起的模型。 1.关于yolo-fastestV2 github地址如下:yolo-fastestV2yolo-fastestV2采用了轻量化网络shufflenetV2为backbone,笔者在这里就不详解yolo-fastestV2了,只讲怎么训练自己...
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...
yolov2通过缩减网络,使用416×416的输入,模型下采样的总步长为 32,最后得到13×13的特征图,然后对 13×13的特征图的每个cell预测5个anchor boxes,对每个anchor box预测边界框的位置信息、置信度和一套分类概率值。使用anchor boxes之后,yolov2可以预测 13 × 13 × 5 = 845个边界框,模型的召回率由原来的81%...
简介:YOLOU 集成超轻量化 YOLO 系列模型YOLO-Fastest v2,ONNX一键导出部署!(一) Github地址:https://github.com/jizhishutong/YOLOU YOLOU是一个集成YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOX以及YOLOR的YOLO系列目标检测算法库,对于轻量化目标检测同时也集成了YOLOv3-Tiny、YOLOv4-Tiny、YOLO-Fastest V...