YOLOv4 Tiny模型的参数量大约为5.8M。这个参数量相对于标准的YOLOv4模型来说要小得多,这使得YOLOv4 Tiny在资源受限的环境下能够更高效地运行。同时,YOLOv4 Tiny在移动设备上的部署也更加便利,因为模型的大小更小,占用更少的存储空间和内存。总的来说,YOLOv4 Tiny通过减少参数量,实现了在保持较高性能的同时提高了...
YOLOv4-tiny结构是YOLOv4的精简版,属于轻量化模型,参数只有600万相当于原来的十分之一,这使得检测速度提升很大。整体网络结构共有38层,使用了三个残差单元,激活函数使用了LeakyReLU,目标的分类与回归改为使用两个特征层,合并有效特征层时使用了特征金字塔(FPN)网络。其同样使用了CSPnet结构,并对特征提取网络进行通道...
但是其实这对于YOLO V4并不公平,由于YOLO V4没有实现默认批处理推理,因此在对比上呈现劣势,接下来应该会有很多关于这两个对象检测框架在同一基准下的测试。其次YOLO V4最新推出了tiny版本,YOLO V5s 与V4 tiny 的性能速度对比还需要更多实例分析。 Summary 总的来说,YOLO V4 在性能上优于YOLO V5,但是在灵活性与...
YOLOv4-tiny是YOLOv4的轻量化版本，其结构紧凑，参数量仅为原版的十分之一，优化了检测速度。整体网络由38层构成，利用了三个残差单元和LeakyReLU激活函数，同时将分类与回归操作整合至两个特征层中，通过特征金字塔（FPN）技术合并有效特征。基于CSPnet结构，实现通道分割，提取关键特征，以3x3卷积输出的特...
Scaling Tiny Models for Low-End Devices 对于低端设备而言,模型的推理速度不仅受计算量、模型大小影响,更重要的是,外部设备的硬件资源同样需要考虑。 因此,当进行tiny模型扩展时,我们必须考虑带宽、MACs、DRAM等因素。为将上述因素纳入考量范围,其设计原则需要包含西面几个原则: ...
YOLOv4-tiny模型在RTX 2080Ti上以443 FPS的速度实现了22.0%的AP(42.0%AP50),而使用TensorRT,批处理大小= 4和FP16精度,YOLOv4-tiny的模型实现了1774 FPS。 2 本文思路 通过对目前最先进的物体检测器的分析,我们发现YOLOv4[1]的主干CSPDarknet53几乎匹配所有通过网络架构搜索技术得到的最优架构特征。
其次YOLO V4最新推出了tiny版本,YOLO V5s 与V4 tiny 的性能速度对比还需要更多实例分析。 Summary 总的来说,YOLO V4 在性能上优于YOLO V5,但是在灵活性与速度上弱于YOLO V5。 由于YOLO V5仍然在快速更新,因此YOLO V5的最终研究成果如何,还有待分析。
据我们所知,这是目前在COCO数据集上的最高精确度。YOLOv4 tiny模型在RTX 2080Ti上以443 FPS的速度实现22.0%的AP(42.0%的AP50),而通过使用TensorRT、批量大小=4和FP16精度,YOLOv4 tiny达到1774 FPS。 感受: 通过摘要,我们觉得这篇文章值得一读! 本文第4章的代码相关内容:...
利用上述方法开发yolov4 - tiny 和 yolo4v4 -large。 3 模型缩放原则 3.1 General principle of model scaling 在设计有效的模型比例方法时,我们的主要原则是:当比例上升/下降时,我们希望增加/减少的定量成本越低/越高越好。在这一节中,我们将展示和分析各种常用的CNN模型,并试图了解它们在面对(1)图像大小,(2)...
利用上述方法研制了YOLOv4-tiny和YOLO4v4-large模型。 以往模型缩放,如EfficientDet无非是首先选择网络基础模块,它往往又好又快,然后针对影响目标检测的重要参数如:网络宽度w、深度d、输入图像分辨率size等进行(满足一定条件下按照一定规律)调参,或者NAS自动调参。