在yolo4-tiny中,就是2x2的最大池化层。 CPU端设计 我们的方法是,在block design中例化卷积和采样IP核,然后通过在PS端多次调用PL端的IP核,来对yolo4 tiny进行加速。 CPU端代码的编写,我们采用的类的方法 classBasicConv{public:inth;intw;ints;intk;intp;intch_in;intch_out;data_t*weight;data_t*bias...
在目标识别网路上我们采用了自己复现的YOLOV4-Tiny。之所以采用这个,是因为YOLOV4是YOLOV3的改进版,在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。尽管没有目标检测上革命性的改变,但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。YoloV4-Tiny是YoloV4的简化版,少了一些结构,但是速度大大增加了,YoloV4共有约6000万参数,YoloV4-...
tensorflow 如何在yolov 4-tiny上运行Deep_sort？答案在设置页面https://github.com/theAIGuysCode/yolo...
然而,这些网络架构对于很多边缘和移动场景而言太大了(例如,YOLOv3 网络的大小为 240MB),而且因为计算复杂度(YOLOv3 需要多达 65B 的运算量)过高,在这些设备上的推断速度会很慢。为了解决这些问题,Redmon 等提出了 Tiny YOLO 家族的网络架构,可以在一定程度上牺牲目标检测性能,换取模型规模的极大缩小。 本研究中,研...
YOLO Nano 大小只有 4.0MB 左右,比 Tiny YOLOv2 和 Tiny YOLOv3 分别小了 15.1 倍和 8.3 倍,性能却有较为显著的提升。 链接:https://arxiv.org/abs/1910.01271 目标检测在计算机视觉领域是一个活跃的研究分支,而深度学习已经成为这一领域最前沿也是最成功的解决方案。但是,在边缘和移动设备中广泛部署神经网络...
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为了研究 YOLO Nano 在嵌入式目标检测上的性能,研究者在 PASCAL VOC 数据集上检测了模型大小、目标检测准确率、计算成本三大指标。为了体现对比,流行的 Tiny YOLOv2 和 Tiny YOLOv3 网络会作为基线模型。 如下表 1 展示了 YOLO Nano 、Tiny YOLOv2 和 Tiny YOLOv3 的模型大小与准确率。
改进YOLOv7-tiny的轻量级红外车辆目标检测算法 许晓阳;高重阳 【期刊名称】《计算机工程与应用》 【年(卷),期】2024(60)1 【摘要】为了解决红外场景下车辆检测算法参数量与计算量大、识别精度低、小目标检测难度大的问题,提出了一种改进YOLOv7-tiny的轻量级红外车辆目标检测算法:KD-YOLO-DW。通过融合深度可分离...
YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6和Yolov5性能对比视频大小:720p(1280*720)推理方式:Nvidia-decode+ffmpeg硬解码拉流,然后硬指针CUStream直接对接tensorrt推理官方精度mAP:yolov8n:37.3;yolov7-tiny:未知; yolov6n:37.5;yolov5n:28.0实际速度,真实速度差不多:yolov5n最快84pfs,yolov7-tiny次之82pfs,yolov6第三81pfs,...
process and overcome the limitations of empirical models, this study proposes a method for online identification of agricultural product drying stages based on machine vision, which enhances the YOLOv7-tiny model by adding an attention mechanism module to the feature layer and the up-adoption ...