而其简化版 Tiny YOLO V4 更适合嵌入式设备，具有较少的层数和参数。其轻量化特性更适合在资源受限的设备上运行，尤其在低功耗、实时检测的边缘计算设备中表现出色。相比传统 GPU，FPGA 能在小面积和低功耗下实现类似的推理性能，非常契合 AIoT 应用。像米尔 ZU3EG 这样的 FPGA 开发板，通过底板和丰富接口的载...
此前雪湖科技的深度学习计算单元已支持Yolo V3和Yolo V3 Tiny的目标检测算法。先于业内适配YOLO v4神经网络，也意味着雪湖目标检测产品阵营再添一员。通过多年积累，雪湖科技已拥有丰富的算子库，可以支持各类稀缺复杂的算子，这也是雪湖能在短时间之内完成最新神经网络适配的原因之一。在算法快速更迭，AI落地场景迅...
实验结果显示,该系统在Zynq KV260平台上的运行功耗仅为3.712 W,单帧推理时间缩短至0.43 s,与现有的FPGA硬件加速器平台相比,实现了更优的性能表现。 关键词:YOLOv4-Tiny;目标检测;卷积神经网络;硬件加速系统;现场可编程门阵列 中图分类号:TP311文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2024)10-0011-04...
FPGAGhostNet卷积神经网络针对YOLOv4-Tiny算法复杂度高,计算量和参数量大以及不易在资源较少嵌入式平台部署等问题,提出了一种软硬件联合优化方案.在算法上采用GhostNet残差结构替换原算法残差部分所构建的主干网络,再对网络通道剪枝以对算法进行压缩,改进后的网络相较于YOLOv4-Tiny压缩了97%.为了提高硬件资源效率,对...
improved binary neural network performance2x-4x timesfor Detection on CPU and GPU if you trained your own weights by using this XNOR-net model (bit-1 inference) :https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/cfg/yolov3-tiny_xnor.cfg ...
yolov3-tiny-prn.cfg-33.1% mAP@0.5 - 370(R) FPS- 3.5 BFlops - 18.8 MB:yolov3-tiny-prn.weights enet-coco.cfg (EfficientNetB0-Yolov3)-45.5% mAP@0.5 - 55(R) FPS- 3.7 BFlops - 18.3 MB:enetb0-coco_final.weights yolov3-openimages.cfg- 247 MB - 18(R) FPS - OpenImages dataset:...
问是否可以在一个应用程序中运行两个YOLO (yolov4)对象检测模型？EN1.统一网络:YOLO没有显示求取region...
Yolo v3 Tiny on GPU #1: darknet.exe detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights -i 1 test.mp4 Alternative method Yolo v3 COCO - image: darknet.exe detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights -i 0 -thresh 0.25 Train on Amazon EC2, to see mAP & Loss-chart using...
PPYOLO Tiny:1.3M超超超轻量目标检测算法 在当前移动互联网、物联网、车联网等行业迅猛发展的背景下,边缘设备上直接部署目标检测的需求越来越旺盛。生产线上往往需要在极低硬件成本的硬件例如树莓派、FPGA、K210等芯片上部署目标检测算法。而我们常用的手机App,也很难直接在终端采用超过6M的深度学习算法。
Pytorch 搭建自己的YoloV4-tiny目标检测平台(Bubbliiiing 深度学习 教程) 1545 1 7:10 App 课程介绍:YOLOv4目标检测实战:Flask Web部署 8768 36 17:28 App Pytorch 搭建自己的YoloV5目标检测平台(Bubbliiiing 源码详解 训练 预测)-预测过程介绍 2482 -- 0:54 App 人脸识别 人脸检测 人脸属性分析 性别检测 ...