Yolo-Fastest,顾名思义,应该是现在已知开源最快的最轻量的改进版yolo通用目标检测算法(貌似也是现在通用目标检测算法中最快最轻量的),其实初衷就是打破算力的瓶颈,能在更多的低成本的边缘端设备实时运行目标检测算法,例如树莓派3b,4核A53 1.2Ghz,在最新基于NCNN推理框架开启BF16s,320x320图像单次推理时间在60ms～...
而这样的检测效果,只需要1.3MB大小的YOLO-Fastest模型,相比于3.0MB的MobileNet-YOLOv3,参数少了65%,速度还要快上45%。 如果硬件要求没那么高,相比之下,还是精度更重要的话,这里的YOLO-Fastest-XL会更加适合。 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-...
自动驾驶:在自动驾驶汽车中,Yolo-Fastest可以实时检测道路上的行人、车辆等障碍物,为车辆提供精准的避障和路径规划信息。 智能安防:在智能安防领域,Yolo-Fastest可以实时检测监控画面中的异常行为或目标,提高安防系统的响应速度和准确性。 机器人导航:在机器人导航过程中,Yolo-Fastest可以实时检测环境中的障碍物和路标信...
YOLO-Fastest的原理可以从以下几个方面来解释: 1. 网络结构,YOLO-Fastest采用了轻量级的网络结构,以实现快速的目标检测。它通常使用卷积神经网络(CNN)来提取图像特征,并结合全连接层来预测目标的类别和位置。 2. 单次预测,与其他目标检测算法不同,YOLO-Fastest可以在单次前向传播中完成对图像中所有目标的检测。这...
Yolo-Fastest,顾名思义,应该是现在已知开源最快的最轻量的改进版yolo通用目标检测算法(貌似也是现在通用目标检测算法中最快最轻量的),其实初衷就是打破算力的瓶颈,能在更多的低成本的边缘端设备实时运行目标检测算法,例如树莓派3b,4核A53 1.2Ghz,在最新基于NCNN推理框架开启BF16s,320x320图像单次推理时间在60ms～...
Yolo-Fastest开源代码:https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest 1 前言&背景 目标检测是现在最热门的研究课题,也一直是工业界重点研究的对象,最近几年内,也出现了各种各样的检测框架,所属于YOLO系列是最经典也是目前被大家认可使用的检测框架。 今天说的这个系列模型,模型非常小、目前最快的YOLO算法——大小只有...
yolofastestv2 yolofastestv2 模型大小 前言 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...
这里就给大家示意一下如何在YOLOU中添加YOLO-Fastest V2模型,实现超轻量化的YOLO系列算法,让YOLO在ARM端也能实时检测。 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...
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 numpy as np import paddle.fl...
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模型性能的关键步骤,有助于识别模型的优缺点,并指导后续的训练策略优化。模型评估涉及使用各种...