一、搭建YOLO-Nano 1.1 backbone 我们使用shufflenet-v2作为backbone,读者可以在models/backbone/shufflenetv2.py找到相关代码: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.model_zooasmodel_zoomodel_urls={'shufflenetv2_0.5x':'https://download.pytorch.org/models/shufflenetv2_x0.5-f707e7126e.pth','shufflen...
在实际应用中,YOLO Nano可以用于实现实时目标检测任务,如智能交通监控、智能安防等。此外,YOLO Nano还可以作为其他复杂视觉任务的基础模型,如目标跟踪、场景理解等。 总之,YOLO Nano是一种高度紧凑的目标检测模型,具有轻量级、高精度和实时性等特点。通过优化网络结构和参数以及采用知识蒸馏等技术,我们成功实现了YOLO Nano...
这次就叫YOLO-Nano吧(嘿?已经有这个名字的工作了啊?哎呀呀,抱歉抱歉,还请原谅~) 这次番外的工作是受了NanoDet工作的启发: YOLO之外的另一选择,手机端97FPS的Anchor-Free目标检测模型NanoDet现已开源~ 依据NanoDet模型,我将我的YOLOv3Slim的backbone换成了十分轻量的ShuffleNetv2,并且去掉最后一层1024的卷积层,而head...
从图2中可以看到,相较于第一版,第二版的YOLO-Nano的性能有整体涨了1个点左右。可见,这一次的优化是比较成功的。 二、使用Cosine学习率策略 在第二版YOLO-Nano的基础上,我们将先前的阶梯式学习率衰减策略换位余弦退火策略(cosine annealing schedule),初始学习率为0.001,最小学习率设置为0.00001,即余弦退火策略将...
UpdatedOct 3, 2023 Python Do you still looking for yolo-nano in tensorflow 2.1? tensorflow2yolo-nano UpdatedJun 29, 2020 Python To associate your repository with theyolo-nanotopic, visit your repo's landing page and select "manage topics."...
yolox 训练nano 转ncnn yolo训练参数,文章目录指标参数分析深度学习经典检测算法two-stage(两阶段):Faster-rcnnMask-Rcnn系列one-stage(单阶段):YOLO系列指标分析map指标:精度:召回率:置信度IOUYOLO-V1核心思想网络架构每个数字的含义损失函数NMS(非极大值抑制)优缺点
git clone https://github.com/wangsssky/YOLO-Nano.git pip3 install -r requirements.txt COCO To use COCO dataset loader, pycocotools should be installed via the following command. pip install "git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPI" To train on...
YOLOX针对在检测火焰和烟雾的火灾检测过程中存在火灾初期小目标难以检测的情况,本文提出了一种基于自然指数损失(eCIoU)的改进YOLOX-nano (ASe-YOLOX-nano)目标检测算法.首先,提出一种新的目标检测函数eIoU损失函数来替代传统IoU损失,解决在检测小目标时预测框和真实框易出现无交集的情况,及无法反应宽高影响等问题....
首先,设计基于近红外的可穿刺静脉定位嵌入式系统,采集43名实验对象左右手手背静脉图像,经预处理后建立了含325张手背静脉图像的数据库;其次,改进YOLO Nano算法,通过裁剪网络结构减小模型大小,并缩减输出尺度适应检测目标的尺寸,同时引入空间金字塔结构以提升模型的特征表达能力和计算能力,最终达到更高检测准确率。按7∶3...
The novel proposed model named YOLO Nano Underwater is modified based on YOLO Nano architecture to reduce the inference time. And instance normalization is introduced to replace the batch nor-malization in some early layers for a precision boost. The model achieves a competitive performance on ...