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)...
米尔的 ZU3EG 开发板凭借其可重构架构为 AI 和计算密集型任务提供了支持，同时避免了 7nm 工艺对国产芯片设计的制约。通过在 ZU3EG 上部署 Tiny YOLO V4，我们可以为智能家居、智慧城市等 AIoT 应用提供高效的解决方案。CPU GPU FPGA 架构对比 二、 了解 Tiny YOLO 模型及其适用性 YOLO（You Only Look Once...
基于前述分析设计了两种高效模型:YOLOv4-tiny与YOLOv4-Large。 Principles of model scaling 在这部分内容里面,我们将讨论一下模型扩展的一些准则。从三个方面展开介绍:(1) 量化因子的分析与设计;(2) 低端GPU上tiny目标检测器的量化因子;(3) 高端GPU上目标检测器的量化因子设计分析。 General principle of model ...
YOLOv4-tiny 是 YOLOv4 的精简版,属于轻量化模型,主要用于嵌入式和边缘计算设备,具有较快的检测速度和较低的计算资源需求。以下是关于 YOLOv4-tiny 网络结构的详细解释: 1. 基本结构和特性 轻量化:YOLOv4-tiny 的参数只有约 600 万,约为原始 YOLOv4 的十分之一,这使得它在资源受限的设备上运行更高效。 高...
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…
YOLOv4-tiny是YOLOv4的一个更为精简的版本，作为一种轻量化模型，其参数数量大幅减少至仅600万，约为原版本的十分之一，从而显著提高了检测速度。该模型的网络架构包含38层，并整合了三个残差单元。在激活函数方面，选择了LeakyReLU。同时，为了优化目标的分类与回归，该模型采用了两个特征层，并利用特征金字塔(FPN...
米尔的 ZU3EG 开发板凭借其可重构架构为 AI 和计算密集型任务提供了支持,同时避免了 7nm 工艺对国产芯片设计的制约。通过在 ZU3EG 上部署 Tiny YOLO V4,我们可以为智能家居、智慧城市等 AIoT 应用提供高效的解决方案。 CPU GPU FPGA 架构对比 二、了解 Tiny YOLO 模型及其适用性 ...
本文将引导读者完成YOLOv4-Tiny的自定义训练,并部署到RK的NPU上进行推理。 一、环境准备 硬件:具备RK NPU的嵌入式设备,如RK3399等。 软件:安装Docker和Docker Compose,准备RKNN-Toolkit用于模型转换。 数据集:准备自定义的目标检测数据集,并按照YOLO格式进行标注。 二、YOLOv4-Tiny模型训练 安装依赖:安装YOLOv4-...
! video/x-raw, width=1280, height=720, format=BGRx ! videoconvert ! video/x-raw, format=BGR ! appsink" 这段是将原始的视频转换为BGR色彩空间。 YoLoV4 tiny的模型就把使用这些方式处理的摄像头视频进行了推理,有空我们再来解读下推理的相关代码。 (全文完,谢谢阅读)...
YOLOV4-tiny网络介绍 YOLOv4-tiny是YOLOv4的一个更为精简的版本,作为一种轻量化模型,其参数数量大幅减少至仅600万,约为原版本的十分之一,从而显著提高了检测速度。该模型的网络架构包含38层,并整合了三个残差单元。在激活函数方面,选择了LeakyReLU。同时,为了优化目标的分类与回归,该模型采用了两个特征层,并...