YOLOv5 Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(Flops更小,内存占用更低,参数更少),更快(加入shuffle channel,yolov5 head进行通道裁剪,在320的input_size至少能在树莓派4B上的推理速度可以达到10+FPS),更易部署(摘除Focus层和4次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。 1输入端方法 1、Mosa...
而YOLOv5Lite也不例外的使用了FPN+PAN的结构,但是Lite对yolov5head进行通道剪枝,剪枝细则参考了ShuffleNetv2的设计准则,同时改进了YOLOv4中的FPN+PAN的结构,具体就是: 这样结合操作,FPN层自顶向下传达强语义特征(High-Level特征),而特征金字塔则自底向上传达强定位特征(Low-Level特征),两两联手,从不同的主干层对不...
通过改进YOLOv5,本文中YOLOv5-Lite最终实现高精度CPU、树莓派实时监测。 1 YOLOv5-Lite 1.1 Backbone与Head YOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shuffle channel的Shuffle block组成;检测 Head 依旧用的是 YOLOv5 head,但用的是其简化版的 YOLOv5 head。 Shuffle block示意图如下: YOLOv5 backbone:在原...
之前使用自己的数据集跑过yolov3-tiny,yolov4-tiny,nanodet,efficientnet-lite等轻量级网络,但效果都没有达到预期,反而使用yolov5取得了超过自己预想的效果,但也确实,yolov5并不在轻量级网络设计理念内,于是萌生了对yolov5修改的idea,希望能在它强大的数据增强和正负anchor机制下能取得满意的效果。总的来说,YOLOv5-Li...
1YOLOv5-Lite 1、Backbone与Head YOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shuffle channel的Shuffle block组成; 检测Head 依旧用的是 YOLOv5 head,但用的是其简化版的 YOLOv5 head Shuffle block示意图如下: YOLOv5 backbone:在原先U版的 YOLOv5 Backbone中,作者在特征提取的上层结构中采用了4次slice操作组...
YOLOv5 Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(Flops更小,内存占用更低,参数更少),更快(加入shuffle channel,yolov5 head进行通道裁剪,在320的input_size至少能在树莓派4B上的推理速度可以达到10+FPS),更易部署(摘除Focus层和4次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。
@YOLOv5-Liteg: Download Link: v5lite-s model: TFLite Float32, Float16, INT8, Dynamic range quantization, ONNX, TFJS, TensorRT, OpenVINO IR FP32/FP16, Myriad Inference Engin Blob, CoreML Thanks for PINTO0309:https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/main/180_YOLOv5-Lite ...
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YOLOv5 Lite在YOLOv在5的基础上进行一系列消融实验,使其更轻(Flops更小,内存占用更低,参数更少),更快(加入shuffle channel,yolov5 head切割通道,320input_size至少在树莓派4B推理速度可达10 FPS),更容易部署(摘除)Focus层和4次slice操作,让模型量化精度下降在可接受范围内)。
对于VPU,作者使用分组卷积,但避免使用(SE)块-具体来说,它包括以下模型:EfficientNet-lite / MixNet / GhostNet / MobileNetV3 作者的目标是在输入网络分辨率,卷积层数,参数数量和层输出(filters)的数量之间找到最佳平衡。总结一下YOLOv4框架: Backbone:CSPDarknet53 ...