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。我个人觉得对于这些对象检测框架,特征融合层的性能非常重要,目前...
PPYOLO Tiny采用了移动端高性价比骨干网络MobileNetV3。 2、更适用移动端的检测头(head): 除了骨干网络,PP-YOLO Tiny的检测头(head)部分采用了更适用于移动端的深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),相比常规的卷积操作,有更少的参数量和运算成本,更适用于移动端的内存空间和算力。 3、去除对模型体积、...
yolo4算法虽然在选取的通用数据集tt100k与lisa中能表现出良好的性能,达到很高的准确率,但是网络训练和检测时间较长,不能满足实时性的要求,因此本发明基于yolov4的轻量化版本yolov4-tiny,针对交通标志数据集中小目标数量较多的特点提出改进策略,修改yolov4-tiny的网络结构,使yolov4-tiny的感受野变大,更易对小目标进行...
从精度的角度来看,受基于模式的剪枝的启发,我们在block-punched剪枝中采用了一种细粒度的结构化剪枝策略,以增加结构的灵活性,减少精度的损失。从硬件性能的角度来看,与粗粒度结构修剪相比,我们的块打孔修剪方案通过利用适当的块大小和编译器级代码生成的帮助,能够实现高硬件并行性。原因是通常DNN层中的权重数非常大。...
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 ...
可以说,CSL-YOLO比先进的Tiny-YOLOv4占用更少的时间(FLOPs)和空间(参数),并能实现令人印象深刻的AP性能。此外,在224×224的输入尺度下,与最轻的YOLO-LITE相比,CSL-YOLO仍然在更低的FLOPs下获得更高的AP性能。 4参考 [1].CSL-YOLO: A New Lightweight Object Detection System for Edge Computing...
由于Aqua通道中存在丝状信号,其识别精度因此低于其他三个通道。然而,我们的方法使Aqua通道的准确率提高到了97.03%,与其他三个通道相比,只有大约1%的差异。此外,在检测时间方面,本研究虽不及更加轻量级的YOLO-V4 Tiny,但是与原始YOLO-V4相...
该文所提出的YOLO-large在MSCOCO取得前所未有的精度(已公开的研究成果中最佳),且可以保持实时推理;所提出的YOLO-tiny在RTX 2080Ti显卡上结合TensorRT+FP16等技术,可以达到惊人的1774FPS@batch=4. 深度学习技术前沿公众号博主 2020/12/01 1.3K0 当前最佳的YOLOv4是如何炼成的?细数那些小细节 图像识别.net深度...
课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/29960 课程演示环境:Ubuntu 需要学习Windows系统YOLOv4-tiny的同学请前往《Windows版YOLOv4-tiny目标检测实战:训练自己的数据集》 YOLOv4-tiny来了!速度大幅提升! YOLOv4-tiny是对应于YOLOv4的轻量级目标检测方法,在COCO上的性能可达到:40.2% ...VMware...
实验结果表明，所提出的模型能够有效地提高原始YOLOv4-Tiny 的检测性能，精准率达到了93.3%，召回率达到了95.07%，同时模型的权重大小相比较原始模型减少了29.91%。关键词：成捆原木端面检测；YOLOv4-Tiny ；注意力机制；深度可分离卷积（DSC ）A Detection Approach for Bundled Log Ends Based on An Improved ...