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...
整体网络结构共有38层,使用了三个残差单元,激活函数使用了LeakyReLU,目标的分类与回归改为使用两个特征层,合并有效特征层时使用了特征金字塔(FPN)网络。其同样使用了CSPnet结构,并对特征提取网络进行通道分割,将经过3x3卷积后输出的特征层通道划分为两部分,并取第二部分。在COCO数据集上得到了40.2%的AP50、371FPS,...
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://githu...
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...
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...
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。
Discussion: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/hu7lyt/p_yolov4tiny_speed_1770_fps_tensorrtbatch4/ Full structure: structure of yolov4-tiny.cfg model YOLOv4-tiny released: 40.2% AP50, 371 FPS (GTX 1080 Ti) / 330 FPS (RTX 20...
测量帧速率（FPS）和检测准确度。微调量化位宽或数据流参数，以优化实时需求。Tiny YOLO 模型在 ZU3EG 上显示检测结果的实时输出，视频帧中标注了检测到的对象 七、 性能优化与调试技巧 为提高性能，可以进行以下调整：内存访问：设计数据存储方式，最大限度利用缓存并减少数据传输，降低内存瓶颈。降低延迟：重新评估...
刚开始接触嵌入式和深度学习实战,对很多工程步骤都还不了解,这三天反复尝试对深度学习框架使用TensorLite和tensorRT进行加速,以达到实时检测的效果,多次尝试最后实现的TensorLite + mobilev1-300效果并不理想,在JetsonNano上只有5~10fps的速度,但是使用tensorRT + yolov4-tiny的组合可以成功达到40~50fps的检测速度。