此YOLO V4 Tiny改进在保证精度的同时帧率可以达到294FPS!具有比YOLOv4-tiny(270 FPS)和YOLOv3-tiny更快的目标检测速度(277 FPS),并且其平均精度的平均值与YOLOv4-tiny几乎相同;作者单位:东北电力大学, 北华大学 1、方法简介 为了提高目标检测的实时性,本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的快速目标检测方法。它首先使...
时隔两个月,YOLOv4-Tiny版本正式推出! 在COCO上的性能:40.2% AP50, 371 FPS(GTX 1080 Ti) 无论是AP,还是FPS的性能,其相较于YOLOv3-Tiny、Pelee、CSP都是巨大的提升,如下图所示: 目前YOLOv4的模型(cfg、weights)已经在官网放出,大家可以下载(我也已经打包好,详见文末),模型仅占23.1 MB! https://github...
时隔两个月,YOLOv4-Tiny版本正式推出! 在COCO上的性能:40.2% AP50, 371 FPS(GTX 1080 Ti) 无论是AP,还是FPS的性能,其相较于YOLOv3-Tiny、Pelee、CSP都是巨大的提升,如下图所示: 目前YOLOv4的模型(cfg、weights)已经在官网放出,大家可以下载(我也已经打包好,详见文末),模型仅占23.1 MB! https://github...
mAP 50.3%,106.5FPS 的 PP-YOLOv2,1.3M超轻量PP-YOLO Tiny, 让目标检测界再起风波。 单阶段目标检测界的扛把子--YOLO,以其 「又快又好的效果」 在学术及产业界全面风靡。自 20 年下半年 … 飞桨Pad...发表于深度学习技... 目标检测之Tiny YOLOv3算法 目标检测之YOLO算法:YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,Tiny...
4.测试图片的fps,修改yolo.py里的这两个位置,一个是你训练好的模型,一个是你的类别文件,然后,打开predict.py,选择你想要预测的方式,就可以开始预测。 我训练50次之后的结果(没有加预训练模型) 测试图片: 评估网络 这里用Map来进行评估,map就是所有类的AP50-95的平均值,50指的是iou=0.5,95指的是iou=0.95...
基于CSPnet结构，实现通道分割，提取关键特征，以3x3卷积输出的特征层为依据，通过分割操作获取关键信息。在COCO数据集上，YOLOv4-tiny表现出色，取得了40.2%的AP50和371FPS的性能，优于其他轻量化模型。YOLOv4-tiny具有多任务、端到端、注意力机制和多尺度特性。多任务设计允许同时处理分类与回归，通过...
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图输出的三尺度yolov4-tiny网络使用步骤一中的两个数据集进行训练,得到权重文件q2;利用权重文件q2进行测试,得到map、recall与检测时的帧率fps;...
此外，YOLOv4-tiny还引入了CSPnet结构，并对特征提取网络进行了通道分割，将3x3卷积后的特征层通道分为两部分，仅选取第二部分使用。在COCO数据集上的测试结果显示，该模型达到了40.2%的AP50和371FPS，相较于其他轻量化模型，其性能表现尤为突出。其结构图如下所示。YOLOv4-tiny模型的核心特点包括多任务处理、端到...
实验结果表明DPNet在检测精度和实现效率之间实现了最先进的平衡。具体而言,DPNet在MS COCO测试开发平台上实现了30.5% AP,在Pascal VOC 2007测试集上实现了81.5% mAP,模型尺寸接近2.5M, GFLOPs 1.04,对两个数据集的320 × 320输入图像实现了164 FPS和196 FPS。
此外,YOLOv4-tiny还引入了CSPnet结构,并对特征提取网络进行了通道分割,将3x3卷积后的特征层通道分为两部分,仅选取第二部分使用。在COCO数据集上的测试结果显示,该模型达到了40.2%的AP50和371FPS,相较于其他轻量化模型,其性能表现尤为突出。其结构图如下所示。