下载https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.weights并传递到Nano上: ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights "nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=1280, height=720, format=NV12, framerate=30...
最后,它将辅助网络和Backbone网络合并,以构建改进的YOLOv4-tiny的整个网络结构。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...
通过在 ZU3EG 上部署 Tiny YOLO V4,我们可以为智能家居、智慧城市等 AIoT 应用提供高效的解决方案。 CPU GPU FPGA 架构对比 二、了解 Tiny YOLO 模型及其适用性 YOLO(You Only Look Once)是一种实时物体检测模型,它通过一次性扫描整个图像,实现高效的对象识别。 而其简化版 Tiny YOLO V4 更适合嵌入式设备,具...
通过在 ZU3EG 上部署 Tiny YOLO V4,我们可以为智能家居、智慧城市等 AIoT 应用提供高效的解决方案。 CPU GPU FPGA 架构对比 二、 了解 Tiny YOLO 模型及其适用性 YOLO(You Only Look Once)是一种实时物体检测模型,它通过一次性扫描整个图像,实现高效的对象识别。 而其简化版 Tiny YOLO V4 更适合嵌入式设备,...
YOLOV4-tiny网络介绍 YOLOv4-tiny是YOLOv4的一个更为精简的版本，作为一种轻量化模型，其参数数量大幅减少至仅600万，约为原版本的十分之一，从而显著提高了检测速度。该模型的网络架构包含38层，并整合了三个残差单元。在激活函数方面，选择了LeakyReLU。同时，为了优化目标的分类与回归，该模型采用了两个特征层...
YOLOv4-tiny 是 YOLOv4 的精简版,属于轻量化模型,主要用于嵌入式和边缘计算设备,具有较快的检测速度和较低的计算资源需求。以下是关于 YOLOv4-tiny 网络结构的详细解释: 1. 基本结构和特性 轻量化:YOLOv4-tiny 的参数只有约 600 万,约为原始 YOLOv4 的十分之一,这使得它在资源受限的设备上运行更高效。 高...
目录 一、yolov4中的基础结构: 1.Dark layer 2.rCSP(普通结构without SPP): 3.rCSP(SPP) 4.CSPUP 二、三种yolov4的结构对比: 三、yolov4-tiny的基础结构: 主要目的是分析一下各种yolov4的结构,不解析原理,只是可视化一些结构的模块。 首先明确一些前提: AB大神的darknet中提供的cfg包括:yolov4、yolov4......
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...
YOLOv4-Tiny是YOLO系列中的一个轻量级模型,具有较高的准确性和实时性能。Rockchip(RK)的NPU为嵌入式设备提供了强大的计算能力,使得在边缘端进行高效的推理成为可能。本文将引导读者完成YOLOv4-Tiny的自定义训练,并部署到RK的NPU上进行推理。 一、环境准备 硬件:具备RK NPU的嵌入式设备,如RK3399等。 软件:安装...
在darknet目录下,使用第一条命令生成预训练权重yolov4-tiny.conv.29,第二条命令开始训练 ./darknet partial cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights yolov4-tiny.conv.29 29# 生成yolov4-tiny.conv.29文件,用于迁移学习./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.conv.29...