YOLOv2-Tiny作为YOLO系列的一个轻量级版本,既保持了较高的检测精度,又降低了计算复杂度,非常适合在资源有限的设备上运行。本文将引导你如何使用YOLOv2-Tiny训练自己的数据集,让你能够在实际应用中利用这一强大的工具。 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...
1 YOLOv2-Tiny模型简介 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...
(2)建立训练模型 模型的选择有很多种,本文中使用yolo v2tiny,事实上使用MobiNet的更多一些,本文也只是举一个个例子,将数据集读入进行模型的迭代。 network.py AI检测代码解析 # -*- coding: utf-8 -*- from keras.models import Model from keras.layers import Reshape, Conv2D, Input, Lambda import numpy...
而如果将骨架网络从 ResNet50 更换为 ResNet101，PP-YOLOv2 的优势则更为显著：mAP 达到 50.3%，速度比同计算量的 YOLOv5x 高出了 15.9%。不仅如此，与 PP-YOLOv2 一同面世的，还有体积只有 1.3M 的 PP-YOLO Tiny，比 YOLO-Fastest 更轻、更快！这样超超超轻量的算法面世，更是很好的满足了产业里大...
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...
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...
[region] # anchors: 预测框的初始宽高,第一个是w,第二个是h,总数量是num*2. # YOLOv2作者说anchors是使用K-MEANS获得,其实就是计算出哪种类型的框比较多,可以增加收敛速度,如果不设置anchors,默认是0.5. anchors=1.08,1.19,3.42,4.41,6.63,11.38,...
2. YOLOv1: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 3. YOLOv2 (YOLO9000: Better, Faster, Stronger) 4. YOLOv3: An Incremental Improvement 5. Tiny YOLOv3 6. YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 7. YOLOv5算法 8. YOLObile算法 9. YOLOF算法 10. YOLOX算...
2. YOLOv1:这一开创性的算法首次实现了统一、实时的目标检测。 3. YOLOv2(又名YOLO9000):在保持实时性能的同时,提高了检测精度和速度,并扩展了可识别的物体类别。 4. YOLOv3:进一步改进了YOLO系列,通过一系列增量更新提升了性能。 5. Tiny YOLOv3:针对资源受限环境设计的轻量级版本,实现了较小的模型大小和较...
最近一直和师兄在调试ncnn下使用yolov2-Tiny,感觉资料很少,踩了很多坑,就记录一下过程吧。 yolov2-Tiny在darknet下训练过程可以参考我之前的博客: https://blog.csdn.net/qq_29377279/article/details/83141239 过程都类似,只是聚类的anchor有点不太一样,yolov3是9个,yolov2-Tiny是5个。 这是我......