一、MobileNetv3-YOLOv3模型简介 MobileNetv3是一种轻量级的卷积神经网络模型,专为移动设备设计,具有较低的参数量和计算复杂度。而YOLOv3则是一种实时目标检测算法,具有较高的检测速度和精度。将两者结合,形成的MobileNetv3-YOLOv3模型,既具有轻量级的特点,又具备强大的目标检测能力。 二、模型压缩与加速技巧 1. 剪裁...
paddlepaddle目标检测之水果检测(yolov3_mobilenet_v1) 一、创建项目 (1)进入到https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public (2)创建项目 点击添加数据集:找到这两个 然后创建即可。 会生成以下项目: 二、启动环境,选择GPU版本 然后会进入到以下界面 选择的两个压缩包在/home/aistudio/data/下,...
例如端侧通用检测模型常用的MobileNet系列,就有多个版本(部分精度及延时对比见下表)。 我们统一使用了半监督学习知识蒸馏预训练的MobileNetV3,最终各检测模型在COCO mAP上均获得了0.7%~1.5%的精度提升。以YOLOv3为例,用MobileNetV3替换MobileNetV1作为主干网络,COCO的精度从29.3提升到31.4,而且骁龙855芯片上推理时延从18...
YOLO系列检测算法的作者在提出YOLOv3的同时,构建了一个适合在资源受限环境下运行的Tiny-YOLOv3检测模型,该模型的检测流程图如图3.11所示。从图中可知,在Tiny-YOLOv3中,原YOLOv3的主干架构DarkNet-53被简化成了一个包含7个网络层的CNN,它由一系列的卷积层(Convolutional)及最大池化层(Max Pooling)组成的,其中的卷积...
MobileNetv1在COCO上的实验结果 MobileNet-YOLO 【0】Caffe实现 链接: https://github.com/eric612/MobileNet-YOLO windows版: https://github.com/eric612/Caffe-YOLOv3-Windows 安装教程和源码大家直接根据上述网站,自行摸索吧,这里直接看一下实验结果:正常版本和Lite版本在mAP上都强于YOLOv3-Tiny,且参数更少,...
https://github.com/Adamdad/keras-YOLOv3-mobilenet 该开源项目的Adamdad大佬并没有给出实验结果,还是要respect! 【2】MXNet实现 链接1:https://gluon-cv.mxnet.io/model_zoo/detection.html#yolo-v3 链接2:https://github.com/dmlc/gluon-cv/tree/master/gluoncv/model_zoo/yolo ...
paddlepaddle目标检测之水果检测(yolov3_mobilenet_v1) 一、创建项目 (1)进入到https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public (2)创建项目 点击添加数据集:找到这两个 然后创建即可。 会生成以下项目: 二、启动环境,选择GPU版本 然后会进入到以下界面...
使用了一个轻量级的MobileNetv1网络来替换YOLOv3的骨干网络实现轻量化,并且应用了4个方法用于提高检测精度和模型的鲁棒型.4个方法分别为:边框回归损失函数CIOU,分类损失函数Focal,预测框筛选算法Soft-NMS,负样本训练.实验结果证明,该模型获得了98.84%的MAP.与YOLOv3对比,该模型的规模缩减了2.5倍,检测精度却提高了7%....
https://github.com/dmlc/gluon-cv/tree/master/gluoncv/model_zoo/yolo 链接3: https://github.com/sufeidechabei/gluon-mobilenet-yolov3 链接1和2是MXNet官网开源的,链接3是sufeidechabei大佬个人开源的。 申明一下,MXNet这个版本,是在我写这篇文章前20个小时刚刚push的,官网上还查不到实验结果。相信一定很...
看名字,就知道是MobileNet作为YOLOv3的backbone,这类思路屡见不鲜,比如典型的MobileNet-SSD。当然了,MobileNet-YOLOv3讲真还是第一次听说。 MobileNet和YOLOv3 MobileNet MobileNet目前有v1和v2两个版本,毋庸置疑,肯定v2版本更强。但本文介绍的项目暂时都是v1版本的,当然后续再加入v2应该不是很难。这里只简单介绍Mobile...