yolo v3-tiny性能测试 既然转换模型成功,部署也成功了,当然需要评测一下速度和精度了。废话不多说,直接看下文。 精度测评,评价指标mAP 测试集VOC2007_test,共4952张图像,mAP计算过程与darknet一致: 表1 精度测评模型 * 上述在letterbox缩放方式下测试结果,当使用不等比例缩放时CPU上mAP下降到39.14% * 从上表可以...
yolov3-tiny性能测试 既然转换模型成功,部署也成功了,当然需要评测一下速度和精度了。废话不多说,直接看下文。 精度测评,评价指标mAP 测试集VOC2007_test,共4952张图像,mAP计算过程与darknet一致: 表1 精度测评模型 * 上述在letterbox缩放方式下测试结果,当使用不等比例缩放时CPU上mAP下降到39.14% * 从上表可以...
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 … 飞桨Pad...发表于深度学习技... YOLOV4-tiny网络介绍 AI高级人...发表于深度人脸识... tiny-cuda-nn使用方...
{ "sample_frequency": 50, "successive_limit": 3, "min_loss": 2.5, "min_curr_map": 0.84 } } ues_tiny = train_parameters['use_tiny'] yolo_config = train_parameters['yolo_tiny_cfg'] if ues_tiny else train_parameters['yolo_cfg'] target_size = yolo_config['input_size'] anchors ...
该算法在YOLOv3-tiny架构的基础之上,通过添加特征重用来优化骨干网络结构,并提出全连接注意力混合模块来学习到更丰富的空间信息,更适合资源约束条件下的目标检测。实验数据表明,该算法相比于YOLOv3-tiny在模型体积降低39.2%,参数量降低39.8%,且在VOC数据集上提高了2.7%的mAP,在提高检测精度的同时显著降低了模型资源...
最后,我们在基于Vedai数据集[31]和DOTA数据集[32]制作的数据集上对我们的模型进行了训练和评估。对比实验表明,我们网络的平均精度mAP远优于tiny YOLO V3的结果,与YOLO V3的结果几乎相同。然而,我们网络的FPS几乎与tiny YOLO V3的每秒帧数相同。以上结果表明,我们的网络非常简单、快速、高效。
目标检测算法之YOLOv3及YOLOv3-Tiny 前言 昨天稍微填上了YOLOv2损失函数的坑,然后我在知乎关注了一个有趣的问题,地址是:https://www.zhihu.com/question/357005177 。这是我在上面写的一个回答: 在这里插入图片描述 因此,这一节我们只用关注YOLOv3算法本身,训练的时候将它的损失函数认为和YOLOv2一样就好,Darknet...
第一个指标是平均精度(mAP),它用于衡量目标检测算法在不同类别上的平均准确率。第二个指标是推理速度(FPS),它衡量了模型在单位时间内可以处理多少图像。这两个指标综合考虑了模型的准确性和效率。 4.2 YOLOv3Tiny量化推理实验设置和结果分析: 在本实验中,我们将YOLOv3Tiny模型进行了量化推理,并与原始未经量化的...
从检测结果来看，我们的 mid 模型在各项指标上均优于 Faster RCNN 等方法，并且在速度上是 Faster RCNN 的 4.5 倍，tiny 模型在速度上更具优势，是 Faster RCNN 的 7.2 倍。我们提出的 large 模型，与原始的 SSD 算法相比，在 mAP 这一指标上有 20.4% 的提升，模型的体积更小、运行速度更快。2) ...
完成模型优化后，您将使用OpenVINO提供的例子程序进行yolov3-tiny模型的部署。部署过程中需注意模型输入输出格式、图像预处理和后处理、设备间通信等问题。性能测试包括速度测评（FPS）和精度测评（mAP），以评估模型在NCS设备上的实际运行效率。通过这些步骤，您将能够高效地在边缘设备上部署深度学习模型，实现...