Tiny Yolo V4 网络结构图 （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 Y...
实验结果表明,该方法具有比YOLOv4-tiny和YOLOv3-tiny更快的目标检测速度,并且其平均精度的平均值与YOLOv4-tiny几乎相同。它更适合于实时目标检测。 2、YOLO V4 Tiny概要 2.1、模型结构 Yolov4-tiny使用特征金字塔网络提取不同尺度的特征图,进而提高目标检测速度,而不使用Yolov4方法中使用的空间金字塔池和路径聚合网络...
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...
此外,YOLOv4-tiny还引入了CSPnet结构,并对特征提取网络进行了通道分割,将3x3卷积后的特征层通道分为两部分,仅选取第二部分使用。在COCO数据集上的测试结果显示,该模型达到了40.2%的AP50和371FPS,相较于其他轻量化模型,其性能表现尤为突出。其结构图如下所示。 YOLOv4-tiny模型的核心特点包括多任务处理、端到端的...
YoloV4-Tiny结构解析 1、主干特征提取网络Backbone 2、特征金字塔 3、YoloHead利用获得到的特征进行预测 4、预测结果的解码 5、在原图上进行绘制 YoloV4-Tiny的训练 1、YOLOV4的改进训练技巧 a)、Mosaic数据增强 b)、Label Smoothing平滑 c)、CIOU d)、学习率余弦退火衰减 2、loss组成 a)、计算loss所需参数 b...
分析各模型缩放因子之间的关系,基于最优组划分进行模型缩放; 实验证实了 FPN 结构本质上是一种 once-for-all 结构; 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 www、深度 ddd、输...
YOLOv4 算法通过特征提取网络提取目标的特征,然后对提取的特征进行检测,生成检测结果。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…
基于CSPnet结构，实现通道分割，提取关键特征，以3x3卷积输出的特征层为依据，通过分割操作获取关键信息。在COCO数据集上，YOLOv4-tiny表现出色，取得了40.2%的AP50和371FPS的性能，优于其他轻量化模型。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...
网络结构:CSPDarknet53 主干网 + Neck(SPP+PANet) + YOLOv3 Head 分别对backbone和detector引入的一系列BoF和BoS技巧 如一些新的特性: WRC、CSP、CmBN、SAT、Mish 激活、Mosaic数据增强、DropBlock正则化、CIoU-Loss 适合单GPU训练的技巧:Mosaic、STA、CmBN、Modified SAM、Modified PAN ...
【新智元导读】YOLOv4的原班人马在YOLO系列的继续扩展,从影响模型扩展的几个不同因素出发,提出了两种分别适合于低端GPU和高端GPU的YOLO。 本文所提出的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...