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...
YOLOv4-tiny是YOLOv4的轻量化版本，其结构紧凑，参数量仅为原版的十分之一，优化了检测速度。整体网络由38层构成，利用了三个残差单元和LeakyReLU激活函数，同时将分类与回归操作整合至两个特征层中，通过特征金字塔（FPN）技术合并有效特征。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...
YOLOv4-tiny是对YOLOv4的轻量化模型,适合在嵌入式AI设备和边缘计算设备上部署。Jetson Nano是英伟达含有GPU的人工智能硬件。本课程讲述如何部署YOLOv4-tiny在Jetson Nano开发板上。部署完成后可进行视频文件和摄像头视频的实时目标检测。部署时将使用AI视频处理加速引擎TensorRT和DeepStream。
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...