NCNN^{@Int8}_{640\times640}: 三、Relect Work YOLOv5-Lite的网络结构实际上非常简单,backbone主要使用的是含shuffle channel的shuffle block,头依旧用的是yolov5 head,但用的是阉割版的yolov5 head shuffle block: yolov5 head: 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...
python models/export.py --weights weights/yolov5-lite.pt --img 640 --batch 1 python -m onnxsim weights/yolov5-lite.onnx weights/yolov5-lite-sim.onnx 二、配置ncnn环境并生成param和bin 1 2 ~/data/packages/ncnn/build/tools/onnx/onnx2ncnn ./yolov5-lite-sim.onnx yolov5-lite.param ...
通过调整输入分辨率,YOLOv5-Lite最高可达18帧的检测速度,并在稳定工作状态下维持在15帧左右。优化后的模型不仅适用于训练场景,包括热力图导出、混淆矩阵分析、PR曲线导出等,还能在DNN或ORT调用时无需额外修改,支持NCNN进行int8量化以保证精度。在资源受限的树莓派上,YOLOv5-Lite的性能表现优于原版YOL...
Classical CNN: VGG AlexNet GoogleNet Inception ... Practical CNN: ResNet DenseNet SENet FPN ... Light-weight CNN: SqueezeNet MobileNetV1/V2/V3 ShuffleNetV1/V2 MNasNet ... Face Detection: MTCNN RetinaFace ... Detection: VGG-SSD MobileNet-SSD SqueezeNet-SSD MobileNetV2-SSDLite MobileNetV3-SSDL...
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)。
v5lite-s.pt: |Baidu Drive|Google Drive| |──────ncnn-fp16: |Baidu Drive|Google Drive| |──────ncnn-int8: |Baidu Drive|Google Drive| └──────tengine-fp32: |Baidu Drive|Google Drive| v5lite-c.pt:Baidu Drive|Google Drive| ...
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: ...
Practical CNN: ResNet DenseNet SENet FPN ... Light-weight CNN: SqueezeNet MobileNetV1/V2/V3 ShuffleNetV1/V2 MNasNet ... Face Detection: MTCNN RetinaFace ... Detection: VGG-SSD MobileNet-SSD SqueezeNet-SSD MobileNetV2-SSDLite MobileNetV3-SSDLite ... ...
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。
YOLOv5-Lite:Lighter, faster and easier to deploy Comparison of ablation experiment results Comparison on different platforms qq交流群:993965802 ·Model Zoo· @v5lite-e: @v5lite-s: @v5lite-c: @v5lite-g: Download Link: v5lite-s model: TFLite Float32, Float16, INT8, Dynamic range quantizat...