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...
（通过优化网络结构和参数，保持较高检测精度的同时，降低模型的计算量和内存占用）三、 获取数据集和模型 可下载开源训练集或预训练模型。为了确保兼容性，建议将模型转换为 ONNX 格式，以便后续能在 FPGA 上完成优化。1.下载 Tiny YOLO V4 模型：从Darknet 的 GitHub 仓库获取 Tiny YOLO 的预训练权重，或者在 ...
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。 YOLOv4-tiny模型的核心特点包括多任务处理、端到端的...
训练自己的YoloV4模型 一、数据集的准备 二、数据集的处理 三、开始网络训练 四、训练结果预测 学习前言 还有Pyorch版本的。 什么是YOLOV4-Tiny YOLOV4是YOLOV3的改进版,在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。 尽管没有目标检测上革命性的改变,但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。 根据上图也可以看出来...
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...
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...
yolov4_tiny这个模型在结构上还是有些特殊,弄得网上搞的一堆称这些模型都能跑的,实际上都跑不了,不过得亏找了好久才找到了支持yolov4_tiny能跑的git仓库,同时支持C++调用,还是各路大神无私奉献,少了很多自己一路摸索的过程。 首先需要先配置下NX的环境,否则nvcc都会报错 ...
优化策略:根据性能分析结果,优化模型结构、调整参数或改进推理流程。 调试与测试:在RK设备上反复调试和优化模型,确保推理的准确性和实时性。 六、总结与展望 通过本文的引导,读者应该能够成功训练YOLOv4-Tiny模型,并将其部署到RK的NPU上进行推理。随着RK NPU技术的不断发展和优化,未来我们可以期待更高效的模型推理和...
YOLOv4 Tiny的参数量主要取决于网络结构中的卷积核数量、卷积核大小以及特征图的尺寸等。根据官方发布的YOLOv4 Tiny的配置文件,其参数量约为5万至6万左右。 第三步:Yolov4tiny参数量的大小和性能的关系是怎样的? 参数量是衡量一个模型复杂性的重要指标之一。较大的参数量通常意味着更高的复杂性和模型表达能力,但...