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...
打开Aidlux的页面,打开文件浏览器,进入yolov5-master的aidlux文件夹中,将修改后的yolov5.py和yolov5s-fp16.tflite进行替换。 7.5 运行代码查看效果 我们再来看一下修改后的代码的运行效果,不过这里最好直接采用手机端的aidlux来进行启动。 进入aidlux界面,找到文件浏览器,进入home/yolov5-master文件夹中,打开yolo...
从GitHub上下载项目,这个是官方的yolov5 GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLiteYOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub.https://github.com/ultralytics/yolov5 htt...
可以看到这里表示bbox是图像中的真实值,而我们送入yolov5-master里面训练的bbox是需要归一化之后的数据,所以我们对数据经行归一化,即将json文件修改为txt文件,生产符合yolov5-Lite训练格式的文件。同时我们也得分割训练集和测试集。 3、Yolov5的准备 3.1.基本的Python环境配置 我采用的是Anaconda+Pycharm的配置,大家...
在4B上部署成功过yolov5s，但是效果不是很好，检测一直图片大概要10～20s左右，可能lite会快一点，部署...
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 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite. Contribute to ultralytics/yolov5 development by creating an account on GitHub.
link:https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite/tree/master/android_demo/ncnn-android-v5lite Android_v5Lite-s:https://drive.google.com/file/d/1CtohY68N2B9XYuqFLiTp-Nd2kuFWgAUR/view?usp=sharing Android_v5Lite-g:https://drive.google.com/file/d/1FnvkWxxP_aZwhi000xjIuhJ_OhqOUJcj/view?usp...
link:https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite/tree/master/ncnn_Android Android_v5Lite-s:https://drive.google.com/file/d/1CtohY68N2B9XYuqFLiTp-Nd2kuFWgAUR/view?usp=sharing Android_v5Lite-g:https://drive.google.com/file/d/1FnvkWxxP_aZwhi000xjIuhJ_OhqOUJcj/view?usp=sharing ...
master 克隆/下载 git config --global user.name userName git config --global user.email userEmail 分支1 标签0 zhl第二次提交d55739b3年前 4 次提交 提交 .github 第一次提交 3年前 cli 第二次提交 3年前 data 第一次提交 3年前 models ...