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…
上图中不同模型的大小分别为: V5x: 367MB,V5l: 192MB,V5m: 84MB,V5s: 27MB,YOLOV4: 245 MB YOLO V5s 模型尺寸非常小,降低部署成本,有利于模型的快速部署。 推理时间 在单个图像(批大小为1)上,YOLOV4推断在22毫秒内,YOLOV5s推断在20毫秒内。而YOLOV5实现默认为批处理推理(批大小36),并将批处理时间...
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。 CSPDarknet...
结果表明,改进YOLOv4-Tiny模型权重大小仅为4.68 MB,平均每幅图片的检测时间为5.63 ms,在测试集上的平均精度均值达到92.62%,相较于原YOLOv4-Tiny模型提升了5.77个百分点。与主流的目标检测模型SSD、CenterNet、YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5s相...
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: ...
3.2,为低端设备缩放的tiny模型 3.3,为高端设备缩放的Large模型 4,Scaled-YOLOv4 4.1,CSP-ized YOLOv4 4.2,YOLOv4-tiny 4.3,YOLOv4-large 5,实验 总结 Reference 参考资料 一,Scaled YOLOv4 Scaled YOLOv4的二作就是YOLOv4的作者Alexey Bochkovskiy。
2838 1 01:14 App TPAMI'25 | Hyper-YOLO: 当视觉目标检测遇上超图计算实现中小目标检测性能新SOTA 7344 1 01:30 App 用yolo打cs2 664 0 02:29 App YOLO改进之打印输出FPS指标,适用于YOLO11、YOLOv8、YOLOv10、RTDETR等模型 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息...
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。...
对于轻量级模型（如YOLOv4-tiny），文章强调了在考虑计算量、模型大小的同时，还需关注带宽、MACs和DRAM等因素。文章通过实验展示了CSPNet的优越性，它在减少计算量的同时提升精度和推理速度。YOLOv4-tiny通过动态通道分配，实现了在低端设备上的高效性能。YOLOv4-large则针对高端GPU，通过调整输入、骨干网络...