集智书童推荐搜索关键词列表:Transformer项目实践深度学习论文解读 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
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...
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...
作者:Edison_G Yolov5-Lite,更轻更快易于部署的网络。 一、YOLOV5-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 ...
简介:YOLOv5-Lite 详解教程 | 嚼碎所有原理、训练自己数据集、TensorRT部署落地应有尽有(一) 1输入端方法 1、Mosaic数据增强 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...
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)。
它利用TensorFlow Lite Micro [89]以8位精度量化权重和激活,最后将其部署在STM32家族的超低功耗微控制器上。[90]的作者介绍了Deeplite Neutrino,它自动量化小于4位的CNN模型,并将深度运行时作为一个推理引擎,这使得在ARM CPU上部署超低位量化模型成为可能。他们的QAT方法对权值和网络激活的精度低于4位,这使得通过...
VPU - 分组卷积,避免使用SE blocks :EfficientNet-lite / MixNet [76] / GhostNet [21] / MobileNetV3 架构选择: ILSVC2012(ImageNet)上的物体分类:CSPResNext50比CSPDarknet53好 COCO上的目标检测:相反 针对分类问题优化的模型并不总是适用于检测问题 ...
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)。
这期视频是用yolov5的模型转换功能将pt模型文件转换成tflite模型文件后,移植到tflite的官方Android程序里面的教程视频,如有不严谨的地方欢迎指出, 视频播放量 7304、弹幕量 0、点赞数 96、投硬币枚数 90、收藏人数 354、转发人数 63, 视频作者 凯旋SaMa, 作者简介 评论区u