YOLOv4 Tiny模型的参数量大约为5.8M。这个参数量相对于标准的YOLOv4模型来说要小得多,这使得YOLOv4 Tiny在资源受限的环境下能够更高效地运行。同时,YOLOv4 Tiny在移动设备上的部署也更加便利,因为模型的大小更小,占用更少的存储空间和内存。总的来说,YOLOv4 Tiny通过减少参数量,实现了在保持较高性能的同时提高了...
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...
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YoloV4的简化版,少了一些结构,但是速度大大增加了,YoloV4共有约6000万参数,YoloV4-Tiny则只有600万参数。 YoloV4-Tiny仅使用了两个特征层进行分类与回归预测。 代码下载 https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch 喜欢的可以给个star噢! YoloV4-Tiny结构解析 1、主干特征提取网络Backbone...
传统的 YOLOv4 算法使用 CSPDarknet53 网络，该网络通过残差结构和 CSP 结构，深度达到162层，拥有64363101个训练参数，从而实现了优异的检测性能。然而，这导致了模型体积庞大，检测速度受限。因此，我们关注如何对 YOLOv4 网络进行轻量化，以提升其检测速度。轻量化网络设计的核心原则是：构建结构紧凑、...
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倍,计算量减少72%,在CPU和GP...
4.1 配置训练参数 在Darknet源代码目录下,找到data文件夹,并创建一个名为gun_and_sword.data的配置文件。在该文件中,指定数据集路径、标注文件路径、类别数等信息。 4.2 开始训练 在CMD命令行窗口中,运行以下命令开始训练: darknet.exe detector train data/gun_and_sword.data cfg/yolov4-tiny.cfg backup/yolo...
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-tiny-Tea模型F1值比YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5l模型分别提高了12.11、11.66和6.76个百分点，参数量仅为3种网络模型的13.57%、13.06%和35.05%。试验结果表明，YOLOv4-...
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倍,计算量减少72%,在CPU和GPU处理器下推理速度分别增快44%和29%.实验结果表明,该剪枝方法能保持模型良好性能的前提下压缩模型,减少参数,降低...
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板...