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...
国外已经有网友亲测了YOLOv4-Tiny,并在Titan XP、Jetson AGX Xavier两个设备上测试,结果如下: Titan XP Jetson AGX Xavier 速度真的相当快!AlexeyAB 还透露到将来OpenCV或者TensorRT版本的YOLOv4-Tiny速度会高达 500 - 1000 FPS! @CSTEZCAN Thanks! I think yolov4-tiny can work with 500 - 1000 FPS by us...
（通过优化网络结构和参数，保持较高检测精度的同时，降低模型的计算量和内存占用）三、 获取数据集和模型 可下载开源训练集或预训练模型。为了确保兼容性，建议将模型转换为 ONNX 格式，以便后续能在 FPGA 上完成优化。1.下载 Tiny YOLO V4 模型：从Darknet 的 GitHub 仓库获取 Tiny YOLO 的预训练权重，或者在 ...
YOLOv4-tiny的训练了600epoch;YOLOv4CSP训练了300epoch;YOLOv4-large先训练了300epoch,然后采用更强的数据增广技术训练了150epoch。其他训练相关的超参作者采用k-mean与遗传算法决定。 Ablation study on CSP-ized model 作者首先针对CSP-ized模型进行了消融实验分析,结果见下表。作者从参数量、计算量、处理流程以及平...
YOLOv4-tiny具有多任务、端到端、注意力机制和多尺度特性。多任务设计允许同时处理分类与回归，通过参数共享避免过拟合；端到端流程使得模型直接从图像数据输出预测结果，提高效率。注意力机制聚焦目标区域，增强特征处理，提升速度。多尺度特性通过融合下采样与上采样数据，实现目标分割，适应不同大小的目标。...
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...
在原始 YOLOv4 算法中采用的特征提取网络是 CSPDarknet53 网络,CSPDarknet-53 网络使用残差结构和 CSP 结构,使得模型的深度达到了 162 层,训练参数高达 64363101 个,因此具有出色的检测性能。但是显而易见的 YOLOv4 算法模型体积大,在检测速度上也没有达到极致,本节将对该问题进行 YOLOv4 网络的轻量化,来提升...
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。