-, 视频播放量 1110、弹幕量 0、点赞数 5、投硬币枚数 1、收藏人数 9、转发人数 0, 视频作者 ironman深度学习, 作者简介 感谢您的关注,项目合作,源码交流,学术交流,??? deeplearning_gogogo,相关视频:YOLOv4 tiny jetson nano 4g版本 车辆检测 darknet,冒死上传!花1
(b)测试图1YOLOv4-tiny (c)测试图2YOLOv4 (d)测试图2YOLOv4-tiny 图YOLOv4与YOLOv4-tiny模型的检测结果 3.总结 YOLOv4的检测精度优于YOLOv4-tiny。经GPU加速后,模型推理速度明显提升,YOLOv4 的推理速度提高了约10倍,YOLOv4-tiny的推理速度提高了约4.8倍。 ▼ 本文内容来自国防科大副教授朱斌撰写的新书《Op...
./darknetdetectortraindata/garbage.datacfg/yolov4-tiny-garbage.cfg../../../weights/yolov4-tiny.conv.29-map 注意,上面的路径很灵活,只要注意一点就是相对于./darknet可执行程序要能找到,比如我把darknet可执行程序放到了build/darknet/x64/下面,只需要在build/darknet/x64/执行上面的命令即可训练; cfg...
(b)测试图1YOLOv4-tiny (c)测试图2YOLOv4 (d)测试图2YOLOv4-tiny 图YOLOv4与YOLOv4-tiny模型的检测结果 3.总结 YOLOv4的检测精度优于YOLOv4-tiny。经GPU 加速后,模型推理速度明显提升,YOLOv4 的推理速度提高了约10倍,YOLOv4-tiny的推理速度提高了约4.8倍。 ▼ 若想了解更多关于视频检测或文本检测的内容,...
YOLO v4达到了用于实时目标检测的最新结果(AP为43.5%),并且能够在V100 GPU上以65 FPS的速度运行。如果您想降低精度但要提高FPS,请在官方仓库中查看新的Yolo v4 Tiny版本https://github.com/AlexeyAB/darknet。 本文转载小白遇见AI,作者:小鱼 ...
YOLO v4达到了用于实时目标检测的最新结果(AP为43.5%),并且能够在V100 GPU上以65 FPS的速度运行。如果您想降低精度但要提高FPS,请在官方仓库中查看新的Yolo v4 Tiny版本https://github.com/AlexeyAB/darknet。 参考 [1]Feature Pyramid Networks for Object Detection...
2.2 yolov4-tiny量化int8 在量化前,先不要着急,我们先看看ncnn的wiki,看下量化前需要做什么工作: https//github.com/Tencent/ncnn/wiki/quantized-int8-inference wiki中:为了支持int8模型在移动设备上的部署,我们提供了通用的训练后量化工具,可以将float32模型转换为int8模型。
2.2 yolov4-tiny量化int8 在量化前,先不要着急,我们先看看ncnn的wiki,看下量化前需要做什么工作:wiki中:为了支持int8模型在移动设备上的部署,我们提供了通用的训练后量化工具,可以将float32模型转换为int8模型。 也就是说,在进行量化前,我们需要yolov4-tiny.bin和yolov4-tiny.param这两个权重文件,因为想快速测...
YOLO v4达到了用于实时目标检测的最新结果(AP为43.5%),并且能够在V100 GPU上以65 FPS的速度运行。如果您想降低精度但要提高FPS,请在官方仓库中查看新的Yolo v4 Tiny版本https://github.com/AlexeyAB/darknet。 参考 [1] Feature Pyramid Networks for Object Detection ...
综上,改进的YOLOv4目标检测模型在检测精度和速度上取得一个较好的折中:与YOLOv4目标检测模型相比,改进的YOLOv4目标检测模型总参数量仅为原来的1/5,在检测精度下降1.3%的情况下,检测速度提升近1倍;与官方推出的YOLOv4-tiny相比,改进的YOLOv4目标检测模型在牺牲一定检测速度的情况下,将检测精度维持在较高的水平。