YOLOv2是YOLO系列的第二个版本,它在速度和精度上都进行了优化。YOLOv2-Tiny是YOLOv2的一个轻量级版本,它在保持较高检测速度的同时,牺牲了一定的精度。而YOLOv2-Tiny-VOC则是YOLOv2-Tiny针对VOC(Visual Object Classes)数据集的一个特定配置。 二、YOLOv2-Tiny-VOC.cfg解析 网络结构 YOLOv2-Tiny-VOC的网络结构相...
一、YOLOv2-Tiny基本原理 YOLOv2-Tiny采用了端到端的训练方式,将目标检测视为回归问题,直接在单个网络中预测所有目标的位置和类别。相比于传统的目标检测算法,YOLOv2-Tiny具有更快的速度和更高的精度。其核心思想是将目标检测视为单个回归问题,通过一次性预测所有目标的位置和类别信息,实现了端到端的训练。 二、数...
首先,PP-YOLO Tiny 沿用了 PP-YOLO 系列模型的 spp,iou loss, drop block, mixup, sync bn 等优化方法,并进一步采用了近 10 种针对移动端的优化策略:1、更适用于移动端的骨干网络:骨干网络可以说是一个模型的核心组成部分,对网络的性能、体积影响巨大。PPYOLO Tiny 采用了移动端高性价比骨干网络 MobileNe...
PPYOLO Tiny 采用了移动端高性价比骨干网络 MobileNetV3。 2、更适用移动端的检测头(head): 除了骨干网络,PP-YOLO Tiny 的检测头(head)部分采用了更适用于移动端的深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),相比常规的卷积操作,有更少的参数量和运算成本, 更适用于移动端的内存空间和算力。 3、去除对模型...
YOLOv2-Tiny目标检测算法由以下3步组成: (1)对任意分辨率的RGB图像,将各像素除以255转化到[0,1]区间,按原图长宽比缩放至416×416,不足处填充0.5。 (2)将步骤(1)得到的416×416×3大小的数组输入YOLOv2-Tiny网络检测,检测后输出13×13×425大小的数组。对于13×13×425数组的理解:将416×416的图像划分为13...
mAP 50.3%,106.5FPS 的 PP-YOLOv2,1.3M超轻量PP-YOLO Tiny, 让目标检测界再起风波。 单阶段目标检测界的扛把子--YOLO,以其 「又快又好的效果」 在学术及产业界全面风靡。自 20 年下半年 YOLOv4、YOLOv5、PP-YOLO、YOLO-Fastest 和 YOLOv4 Tiny 等等轮番轰炸、掀起「YOLO 狂潮」后,时隔半年,超越 YOLOv5...
OpenCV+yolov2-tiny实现目标检测(C++) 目标检测算法主要分为两类:一类是基于Region Proposal(候选区域)的算法,如R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN),它们是two-stage(两步法)的,需要先使用Selective search或者CNN网络(RPN)产生Region Proposal,然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo...
基于YOLOV2-tiny实现车辆检测: 0 代码地址:yang1688899/Vehicle-Detection-YOLO-keras YOLO简介: YOLO意为 You Only Look Once,是一种基于深度学习的端对端(end to end)物体检测方法.与R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-CNN等通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box,再用分类器去判...
通过以上一系列优化,我们就得到了 1.3M 超超超轻量的 PP-YOLO tiny 模型,而算法可以通过 Paddle Lite 直接部署在麒麟 990 等轻量化芯片上,预测效果也非常理想。 以上所有 PP-YOLOv2 和 PPYOLO Tiny 的代码实现,均在 PaddleDetection 飞桨目标检测开发套件中开源提供:github.com/paddlepaddle/paddledetection ...
通过以上一系列优化,我们就得到了 1.3M 超超超轻量的 PP-YOLO tiny 模型,而算法可以通过 Paddle Lite 直接部署在麒麟 990 等轻量化芯片上,预测效果也非常理想。 以上所有 PP-YOLOv2 和 PPYOLO Tiny 的代码实现,均在 PaddleDetection 飞桨目标检测开发套件中开源提供:github.com/paddlepaddle/paddledetection ...