Tiny YOLO 在 Darknet 上训练的截图 四、 通过 Vivado HLS 为 FPGA 准备模型 要将模型部署到 FPGA，需要将神经网络操作转换为硬件级描述。使用 Xilinx 的 Vitis HLS（高级综合）可以将 Tiny YOLO v4 的 C++ 模型代码的转化为 Verilog RTL（寄存器传输级）代码，从而将模型从软件世界带入硬件实现。详细步骤：1....
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...
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...
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...
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。同时,Yolov4-tiny使用 13×13 和 26×26 两种不同比例尺的feature map来预测检测结果。
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)网络...
本文将介绍如何训练YOLOv4-Tiny模型以识别自定义数据集,并部署到Rockchip(RK)的NPU(神经网络处理单元)上进行高效推理。通过详细步骤和实例,帮助读者实现目标检测模型的自定义与应用。
Tiny YOLO 在 Darknet 上训练的截图 四、通过 Vivado HLS 为 FPGA 准备模型 要将模型部署到 FPGA,需要将神经网络操作转换为硬件级描述。使用 Xilinx 的 Vitis HLS(高级综合)可以将 Tiny YOLO v4 的 C++ 模型代码的转化为 Verilog RTL(寄存器传输级)代码,从而将模型从软件世界带入硬件实现。
对 YOLOv4 模型检测速度的提高有利于移动端同时处理多路数据,减少计算终端中对硬件的投入,大大节约成本。管理者可以通过实时的检测模型第一时间掌握司机的驾驶行为,并及时作出提醒,给乘客提供更加安全舒适的乘车环境。 YOLOv4-Tiny 网络及其改进mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzNDc4MzQxMg==&mid=2247491770&idx=...
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。