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
二、模型转换 训练完成后得到yolov4-yiny.cfg和yolov4-tiny.weight, 转换为yolov4-tiny.rknn,转换过程中遇到许多坑,每一步仔细点问题不大。 fromPILimportImageimportnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltimportreimportmathimportrandomfromrknn.apiimportRKNNif__name__=='__main__':# Create RKNN objectrknn=...
之后,可将 YOLO 格式转换为 ONNX 格式,以便兼容 FPGA 优化工具链。 Tiny YOLO 在 Darknet 上训练的截图 四、 通过 Vivado HLS 为 FPGA 准备模型 要将模型部署到 FPGA,需要将神经网络操作转换为硬件级描述。使用 Xilinx 的 Vitis HLS(高级综合)可以将 Tiny YOLO v4 的 C++ 模型代码的转化为 Verilog RTL(寄...
针对YOLO系列算法参数量大、算法复杂度高提出一种基于BN(batch normalization)层剪枝方法。该方法先通过对BN层的缩放系数γ以及平移系数β添加正则化约束训练,根据BN层参数以及卷积层各通道对网络贡献度等指标设定合适阈值进行剪枝。该方法在基本没有精度损失的前提下对YOLOv4-Tiny模型压缩11倍,计算量减少72%,在CPU和GP...
最后,利用该模块构建了轻量级检测器CSL-YOLO,在仅43% FLOPs和52%参数的情况下,实现了比TinyYOLOv4更好的检测性能。 2本文方法 2.1 CSL-Module 以往的研究表明,使用更少的计算量来生成冗余特征图,可以大大减少FLOPs。CSPNet提出了一种跨阶段求解的方法,GhostNet系统地验证了cheap操作在该问题中的有效性。然而,问题是...
这是一个YoloV4-tiny-pytorch的源码,可以用于训练自己的模型。. Contribute to bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch development by creating an account on GitHub.
1.本发明属于工厂螺丝螺帽分拣技术领域,具体涉及一种基于yolov4-tiny模型压缩工厂螺丝螺帽分类方法、设备及系统。 背景技术: 2.随着工业生产不断发展,对于零件的需求逐渐增大,大量的螺丝螺帽被生产,然而在生产过程中,会有一些的螺丝螺帽混合在一起,这导致需要进行分拣,工厂对于螺丝螺帽的分拣需求逐渐变大,在大量的零件...
【yolov11】一小时掌握!从0开始搭建部署YOLOv11,环境安装+推理+自定义数据集搭建与训练,入门到精通! 366 0 01:27 App yolo快速打标工具 sam标注 1.4万 2 00:37 App esp32自制的21元成本betaflight飞控,直接wifi控制,省去图传 1116 7 01:16 App 其实发YOLO相关的论文存在“潜规则”!只需要关注在这几个...
结果表明,改进YOLOv4-Tiny模型权重大小仅为4.68 MB,平均每幅图片的检测时间为5.63 ms,在测试集上的平均精度均值达到92.62%,相较于原YOLOv4-Tiny模型提升了5.77个百分点。与主流的目标检测模型SSD、CenterNet、YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5s相...
这是一个YoloV4-tiny-keras的源码,可以用于训练自己的模型。. Contribute to bubbliiiing/yolov4-tiny-keras development by creating an account on GitHub.