YOLOv5 Lite和YOLOv5s都是基于YOLOv5系列的目标检测算法,但它们在模型大小、性能和适用场景上有所不同。 1. 模型大小与性能 YOLOv5s:作为YOLOv5系列中的小型模型,YOLOv5s具有较小的模型尺寸和较快的推理速度。它适用于需要快速推理且对模型大小有限制的应用场景,如移动设备或嵌入式系统。 YOLOv5 Lite:YOLOv5 Lit
yolov5-lite框架(替代):ppogg/YOLOv5-Lite: 🍅🍅🍅YOLOv5-Lite: Evolved from yolov5 and the size of model is only 900+kb (int8) and 1.7M (fp16). Reach 15 FPS on the Raspberry Pi 4B~ (github.com),也可以选用这个轻量版yolov5框架,这个比较适合在树莓派上用。 Pycharm配置Anaconda环境...
总的来说,YOLOv5-Lite在基于yolov5的平台进行训练,对少样本数据集还是很work的。 没有太多复杂的穿插并行结构,尽最大限度保证网络模型的简洁,YOLOv5-Lite纯粹为了工业落地而设计,更适配Arm架构的处理器,但你用这东西跑GPU,性价比贼低。 优化这玩意,一部分基于情怀,毕竟前期很多工作是基于yolov5开展的,一部分也确...
YOLOv5-Lite通过简化网络结构和算法，使其在资源有限的设备上表现更佳。消融实验表明，YOLOv5-Lite在FLOPS更小、内存占用更低、参数更少的情况下，推理速度更快。其关键优化包括去除Focus层、避免多次使用C3 Layer、对yolov5 head进行通道剪枝，以及摘除shufflenetv2 backbone的1024 conv和5×5 pooling等。...
YOLOv5 Lite的输入端采用了和YOLOv5、YOLOv4一样的Mosaic数据增强的方式。其实Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员,不过,随机缩放、随机裁剪、随机排布的方式进行拼接,对于小目标的检测效果还是很不错的。 为什么要进行Mosaic数据增强呢? 在平时训练模型时,一般来说小目标的AP比中目标和大目标低很多。而Coco...
YOLOv5-Lite 树莓派实时 | 更少的参数、更高的精度、更快的检测速度(C++部署分享),1YOLOv5-Lite1、Backbone与HeadYOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shufflechannel的Shuffleblock组成;检测Head依旧用的是YOLOv5head,但用的是其简化版的YOLOv5headShuffleblo
通用性强。YOLO对于艺术类作品中的物体检测同样适用。它对非自然图像物体的检测率远远高于DPM和RCNN系列检测方法。 缺点 由于输出层为全连接层,因此在检测时,YOLO训练模型只支持与训练图像相同的输入分辨率。 虽然每个格子可以预测B个bounding box,但是最终只选择只选择IOU最高的bounding box作为物体检测输出,即每个格子...
三、模型架构调整 移除Focus层：为了减少计算负担，YOLOv5 Lite移除了原始的Focus层。 ShuffleNet作为Backbone：采用ShuffleNet作为特征提取网络，大大降低了内存需求。 Neck部分：采用FPN+PAN结构，增强了特征融合能力。 Head部分：保持了原YOLOv5的结构，但进行了通道剪枝，进一步减少了计算量。四、Anchor机制...
YOLOv5-Lite作为YOLOv5的轻量化版本,在保持较高检测精度的同时,极大地提升了推理速度,非常适合在资源受限的嵌入式设备上部署。 一、环境配置 1.1 树莓派设置 首先,确保你的树莓派4B已经安装了Raspbian或类似的操作系统,并连接了网络。接着,需要安装必要的依赖库,如Python、PyTorch、OpenCV等。 sudo apt-get update...