This is a Redmi phone, the processor is Snapdragon 730G, and yolov5-lite is used for detection. The performance is as follows: link:https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite/tree/master/android_demo/ncnn-android-v5lite Android_v5Lite-s:https://drive.google.com/file/d/1CtohY68N2B9XYuqFL...
YOLOv5—Liteg.pt: |Baidu Drive|Google Drive| Baidu Drive Password:pogg How to use Install Python>=3.6.0is required with allrequirements.txtinstalled includingPyTorch>=1.7: $ gitclonehttps://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite $cdYOLOv5-Lite $ pip install -r requirements.txt ...
@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 ...
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...
.github Ultralytics Refactorhttps://ultralytics.com/actions(#13484) Jan 7, 2025 classify Applyruff==0.9.0formatting (#13486) Jan 10, 2025 data Ultralytics Refactorhttps://ultralytics.com/actions(#13368) Oct 19, 2024 models Fix TFLite Segment inference (#13488) ...
2月7日,在github发布了使用ONNXRuntime部署yolov5-lite目标检测,包含C++和Python两个版本的程序,源码地址是https://github.com/hpc203/yolov5-lite-onnxruntime 2月17日,在github发布了使用OpenCV部署多任务的yolov5目标检测+语义分割,包含C++和Python两个版本的程序。使用ONNXRuntime部署多任务的yolov5目标检测+...
zldrobit创建了一个ftlite的分支,https://github.com/zldrobit/yolov5.git。要使用这个方法文章中步骤也写的比较详细了。 1.克隆相关的分支: 代码语言:javascript 复制 git clone https://github.com/zldrobit/yolov5.git cd yolov5 git checkout tf-android 2.安装所需的环境: 代码语言:javascript 复制 pip...
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...
YOLOv5-Lite 设计理念: (G1)摘除Focus层,避免多次采用slice操作 (G2)避免多次使用C3 Leyer以及高通道的C3 Layer C3 Leyer是YOLOv5作者提出的CSPBottleneck改进版本,它更简单、更快、更轻,在近乎相似的损耗上能取得更好的结果。但C3 Layer采用多路分离卷积,测试证明,频繁使用C3 Layer以及通道数较高的C3 Layer,占...
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 Backbone中,作者在特征提取的上层结构中采用了4次slice操作...