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。 高检测
在辅助网络的设计中,使用两个连续的3x3卷积获得5x5感受野以提取全局特征,并使用通道注意力和空间注意力来提取更有效的信息。 最后,它将辅助网络和Backbone网络合并,以构建改进的YOLOv4-tiny的整个网络结构。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...
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...
同时还支持Tiny-YOLO网络。...YOLOv2与YOLOv3版本模型跟SSD模型之间的输出对比 Faster-RCNN对象检测模型 Faster-RCNN是典型的两阶段对象检测网络,基于RPN实现区域推荐,网络结构如下: Mask-RCNN...整个网络结构跟Faster-RCNN很相似,网络模型结构如下: OpenCV支持Caffe与Tensorflow Object DetectionAPI中的mask-r...
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 YOLO ...
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...
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...
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...
而在前面的章节中经过改进后的 YOLOv4 算法没有进行网络结构上的调整,所以模型在推理速度上没有达到极致。目前改进的 YOLOv4算法处理一张出租车司机违规行为检测图像的速度为 22.2ms,也就是速度达到了每秒45 帧,但是在一个城市中可能同时运营着成千上万辆出租车,要想对每一辆出租车都能及时检测司机的行为状态,...
结构紧凑：YOLOv4tiny整体网络由38层构成，利用了三个残差单元和LeakyReLU激活函数。参数量少：其参数量仅为原版的十分之一，大大优化了检测速度。特征提取与整合：特征金字塔技术：通过FPN技术合并有效特征，提高检测精度。CSPnet结构：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...