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几乎相同。它更适合于实时目标检测。 2、YOLO V4 Tiny概要 2.1、模型结构 Yolov4-tiny使用特征金字塔网络提取不同尺度的特征图,进而提高目标检测速度,而不使用Yolov4方法中使用的空间金字塔池和路径聚合网络...
YOLOv4 算法通过特征提取网络提取目标的特征,然后对提取的特征进行检测,生成检测结果。在原始 YOLOv4 算法中采用的特征提取网络是 CSPDarknet53 网络,CSPDarknet-53 网络使用残差结构和 CSP 结构,使得模型的深度达到了 162 层,训练参数高达 64363101 个,因此具有出色的检测性能。但是显而易见的 YOLOv4 算法模型体积...
运行后就可以生成下面这个文件夹a,里面的每个结果是类别+坐标位置 6.生成检测结果的文件夹,为了和原始框做对比,通过get_dr_txt.py,需要注意以下地方。 36行:将confidence设置为0.01,因为后面计算map是要通过iou进行筛选的,所以这里应该设置得低一些 117行:测试的test.txt需要和生成ground_truth的测试文件保持一致 12...
23.步骤三、本发明针对需要检测较小目标时原始yolov4-tiny精确度不理想的问题,为了提高小尺度目标的检测精度,本发明方法提出了基于大尺度优化特征图的yolov4-tiny目标检测算法,通过改变yolov4-tiny网络结构,替换使用大尺度优化特征图策略,旨在解决原yolov4-tiny在小目标检测上精度不高及漏检的问题;将增加第三尺度特征...
6.生成检测结果的文件夹,为了和原始框做对比,通过get_dr_txt.py,需要注意以下地方。 36行:将confidence设置为0.01,因为后面计算map是要通过iou进行筛选的,所以这里应该设置得低一些 117行:测试的test.txt需要和生成ground_truth的测试文件保持一致 127行:修改成对应的JPEGImage文件的路径 ...
YOLOv4指出对目标检测模型的改进方向分为Bag of freebies(BoF)和Bag of Specials(BoS)。BoF指只改变训练策略或只增加训练成本的方法,目标检测中常用的符合Bo F定义的方法有数据增强等。BoS指只会增加少量网络的推理成本但能显著提高算法精度的模块和后处理方法,目标检测中常用的符合BoS定义的方法有扩大感受野(如SPP...
YOLOv4 Tiny是YOLOv4的一个轻量级版本,旨在在保持较高精度的同时,减少算法的计算量和内存占用。YOLOv4 Tiny相对于YOLOv4来说,使用了一个更小的模型结构,但仍能实现较高的检测性能。 第二步:YOLOv4 Tiny的网络结构 这里,我们将研究YOLOv4 Tiny的网络结构,以了解它是如何实现目标检测的。YOLOv4 Tiny由一个基础网...
近年来,深度学习技术在目标检测方面取得了突破性进展,特别是基于卷积神经网络的方法。 Yolov4tiny是目标检测算法Yolov4的一个轻量级版本。作为一种高效的实时目标检测算法,它在保持较高准确率的同时,具有更少的参数量和更快的推理速度。在本文中,我们将逐步介绍Yolov4tiny的参数量及其对算法性能的影响。 首先,让我们...
YOLOV4-Tiny是一种经典的目标检测算法,通过使用轻量级的网络结构,能够实现较快的目标检测速度。然而,其在雨雾道路环境下的表现并不理想。 三、改进方法 为了提高在雨雾道路环境下的实时目标检测性能,本文提出了一种改进YOLOV4-Tiny算法的方法,主要包括以下几个步骤: 1. 数据集扩充:在目标检测数据集中引入雨雾图像,...
YOLOv4tiny 是一种基于深度学习的目标检测算法,它是 YOLOv4 的缩小版本。YOLOv4tiny 具有检测速度快、准确度高的特点,因此在计算机视觉领域被广泛应用。 【2.YOLOv4tiny 的参数量概述】 YOLOv4tiny 的参数量指的是在训练和运行该算法时所需的模型参数和超参数的总数。这些参数和超参数对于算法的性能和效果有着重...