优化策略:根据性能分析结果,优化模型结构、调整参数或改进推理流程。 调试与测试:在RK设备上反复调试和优化模型,确保推理的准确性和实时性。 六、总结与展望 通过本文的引导,读者应该能够成功训练YOLOv4-Tiny模型,并将其部署到RK的NPU上进行推理。随着RK NPU技术的不断发展和优化,未来我们可以期待更高效的模型推理和...
二、模型转换 训练完成后得到yolov4-yiny.cfg和yolov4-tiny.weight, 转换为yolov4-tiny.rknn,转换过程中遇到许多坑,每一步仔细点问题不大。 fromPILimportImageimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimportreimportmathimportrandomfromrknn.apiimportRKNNif__name__=='__main__':# Create RKNN objectrknn=...
基于YOLOv4-Tiny模型剪枝算法 针对YOLO系列算法参数量大、算法复杂度高提出一种基于BN(batch normalization)层剪枝方法。该方法先通过对BN层的缩放系数γ以及平移系数β添加正则化约束训练,根据BN层参数以及卷积层各通道对网络贡献度等指标设定合适阈值进行剪枝。该方法在基本没有精度损失的前提下对YOLOv4-Tiny模型压缩11...
之后,可将 YOLO 格式转换为 ONNX 格式,以便兼容 FPGA 优化工具链。 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...
结果表明,改进YOLOv4-Tiny模型权重大小仅为4.68 MB,平均每幅图片的检测时间为5.63 ms,在测试集上的平均精度均值达到92.62%,相较于原YOLOv4-Tiny模型提升了5.77个百分点。与主流的目标检测模型SSD、CenterNet、YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5s相...
主要是Yolov4-tiny Yolov4的神经网络模型文件,可以直接调用,主要运用在物体识别、目标识别跟踪、人脸识别、无人机等应用领域。点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:30 积分 电信网络下载 03.民宿毕业设计——汇报文件.zip 2025-01-05 01:30:00 积分:1
基于YOLOv4-tiny的电梯内电动车检测模型 下载积分: 2000 内容提示: Value Engineering0 引言近年来,因电动自行车入户充电造成的火灾频发,严重威胁人民群众生命财产安全。 2021 年 5月 10 日晚,四川成都丛树家园小区突发电瓶车在电梯内爆燃事故,造成数人受伤,包括 1 名婴儿。虽然, 2019 年 7 月 1日,国家四部委...
这是一个YoloV4-tiny-pytorch的源码,可以用于训练自己的模型。. Contribute to bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch development by creating an account on GitHub.
对同一训练集与测试集进行模型训练与性能测试，结果表明YOLOv4-tiny-Tea模型检测精确率和召回率分别为97.77%和95.23%，相比改进之前分别提高了5.58个百分点和23.14个百分点。消融试验验证了网络结构改进对不同尺度嫩芽检测的有效性，并将改进后的YOLOv4-tiny-Tea模型与3种YOLO系列算法进行对比，发现改进后的YOLOv4...
代码中的yolov4_tiny_voc.pth是基于416x416的图片训练的。 小技巧的设置 在train.py文件下: 1、mosaic参数可用于控制是否实现Mosaic数据增强。 2、Cosine_scheduler可用于控制是否使用学习率余弦退火衰减。 3、label_smoothing可用于控制是否Label Smoothing平滑。