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...
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...
飞桨工程师在MobileNetv3-YOLOv3模型中采用了剪枝技术,成功去除了部分冗余的连接和神经元,使模型大小压缩了70%。 量化 量化是另一种有效的模型压缩技术,通过将模型的权重和激活值从浮点数转换为低精度的定点数,减少模型的存储空间和计算复杂度。飞桨工程师在MobileNetv3-YOLOv3模型中采用了量化技术,使得模型的推理速度...
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,但不知道速度如何。 【1】Keras实现 链接: https://github.com/Adamd...
MobileNetV3作为YOLO的主干网络具有以下可行性: 模型大小和计算成本:MobileNetV3具有较小的模型大小和较低的计算成本,这使得其能够满足实时目标检测的需求。在移动设备和嵌入式设备上,这些优势尤为明显。 性能:MobileNetV3具有较高的性能,能够准确地捕捉图像中的关键信息,并提取出有效的特征。这使得MobileNetV3能够作为YOLO...
在nano pc t4上用mobilenetv3_yolov3进行目标检测,在预测的时候会出现内存不足的情况,但是后台却显示内存没有用起来,有大佬碰到过这种问题吗。 代码是参照给的安卓demo写的用于arm的代码。 所用的mobilenetv3_yolov3的模型在PC上可以进行检测,之后用opt转换成nb格式,使用自己所写代码就会遇到下面的问题: ...
关键词:Movidius;目标检测;YOLOv3;MobileNet 前言 目标检测是计算机视觉领域基本且重要的问题之一,该项技术的实现对后续人脸识别、行人检测与识别、车辆检测等任务的完成起着至关重要的作用。由于物体的外观、形状、姿态多种多样,外加成像过程很容易受到光照、遮挡等不确定外部因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最...
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%....
mobilenetv3-yolov3 An experiment of transferring backbone of yolov3 into mobilenetv3 which is implemented by TF/Keras and inspired by qqwweee/keras-yolo3 and xiaochus/MobileNetV3 Training Generate your own annotation file and class names file. One row for one image; Row format: image_file_...
深度模型inference时间跟计算硬件、CNN结构、部署方法都有关系，yolov3在gtx1080ti下可以50ms per second, mssd分v1，v2，v3，由于CNN结构较小，且在设计上采用depthwise的设计思路，被广泛用于端侧进行使用，我在树莓派3b+上inference在10fps左右，而通过Tengine类似的加速框架可以有效提高inference速度。