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)...
实时性:yolov4-tiny采用了轻量级的网络结构,可以在保持较高检测准确率的同时,实现较快的检测速度,适用于对实时性要求较高的场景。 资源消耗低:相比于其他目标检测算法,yolov4-tiny在计算资源消耗方面较低,可以在较低配置的设备上运行。 适用于移动端:由于yolov4-tiny具有较小的模型体积和较低的计算资源需求,因此适...
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...
YOLObile:通过压缩编译协同设计在移动设备上进行实时目标检测,在三星S20上速度可达17FPS!比YOLOv4快5倍!同时mAP和FPS均优于YOLOv4-tiny! paper: https://arxiv.org/abs/2009.05697 作者单位:东北大学, 威廉与玛丽学院, 匹兹堡大学 1 摘要 目标检测技术的快速发展和广泛应用引起了对目标检测器的准确性和速度的关注...
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 ...
yolov4tiny 是一种用于实时目标检测的深度学习算法。与其他目标检测算法相比,yolov4tiny 具有更少的参数量和更高的检测速度,因此在移动设备和嵌入式系统等计算资源有限的场景下具有更好的应用前景。 yolov4tiny 的参数量是 yolov4 的十分之一,只有约 45 万。这使得 yolov4tiny 能够在保持较高检测精度的同时,减少...
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...
Jetson Nano使用YOLOv4-Tiny进行目标检测 技术标签:目标检测pythonjetson nanojetpack深度学习pytorch边缘计算ubuntu 一.简介 本文硬件是Jetson Nano 4G,操作系统ubuntu18.04。利用nano自带的模型对图像的检测识别。 二.环境搭建 第一步:jetson nano更换国内源 首先备份 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources...
针对现有圆检测算法在高分辨率标志物图像中检测效率低的问题,提出了一种新型标志物快速圆检测算法.首先通过YOLOv4-tiny算法快速定位图像中的标志物,滤除背景干扰,然后... 丁伟利,郝增号 - 《电子测量与仪器学报》 被引量: 0发表: 2022年 基于改进YOLOv4-Tiny的机械零件目标检测算法 随着智能化生产的普及,机械零件...